Hay innumerables ejemplos de esto, lo que se relaciona directamente con lo que se conoce en la industria como el bus factor –el factor autobús, según la traducción literal al castellano–, que ilustra de la mejor forma posible lo que ocurre a nivel global en toda la industria.

Si un creador o mantenedor de un servicio usado por numerosos negocios deja de ofrecer soporte para este, toda la cadena podría caer; más aún, si hay un ciberataque sobre el mismo, las consecuencias podrían derivar en una cadena de vulnerabilidades para muchísimas máquinas.

Al mismo tiempo que esto representa la grandísima voluntad de muchos desarrolladores que, probablemente, no tengan ningún tipo de ingreso a cambio, también ilustra perfectamente cómo el software moderno es realmente frágil si el mismo decide dejar de mantenerlo.

Hay varios casos que pueden ejemplificar a la perfección esto mismo, como son faker.js, XZ Utils y otros servicios que sufrieron ciberataques o fallos ante los que no pudieron reaccionar, por no contar con un equipo adecuado en número para ofrecer una respuesta rápida, e incluso prevenir el problema.

Los riesgos más evidentes son una reacción en cadena en toda la industria, afectando a sectores críticos como la computación en la nube, las herramientas de desarrollo o, directamente, productos empresariales que mantienen una dependencia con este tipo de software.

Mantenedores agotados, enfadados o manipulados, las principales causas

Según las diferentes estimaciones, aproximadamente entre el 70% y el 90% de todo el software comercial actual está relacionado con programas de código abierto; es decir, que no es escriben desde cero.

Si una sola persona o un grupo de personas muy reducido son los que se dedican a mantener estos servicios open source, la principal consecuencia directa puede ser el burnout, un desgaste psicológico que pasa factura al desarrollador y, posteriormente, a todos los que dependen de él.

Aproximadamente la mitad de toda a infraestructura global depende de librerías de este tipo, mantenidas por un reducido número de personas que pueden enfermar, cansarse de llevar a cabo este trabajo o, directamente, no contar con el apoyo suficiente de la comunidad para dar abasto a todas las necesidades.

En este mundo tan vital para el sistema global ha habido casos que han acabado afectando a toda la industria. El primero de estos en 2016, con left-pad (npm), mantenido por una sola persona, Azer Koçulu, con una media de 1,4 millones de descargas semanales.

El autor decidió ese mismo año retirar su código de 11 líneas tras una disputa legal, lo que supuso la paralización a nivel mundial de compilaciones de software, afectando a actores de la cadena de suministros como Babel, React y otros proyectos corporativos.

Hubo miles de negocios que tuvieron que pararlo todo de forma inmediata y modificar sus políticas para prohibir la eliminación no programada de paquetes con dependencias activas para salvar sus compañías.

Tan solo 2 años más tarde ocurrió prácticamente lo mismo con event-stream (npm), mantenido por Dominic Tarr, con 2 millones de descargas semanales, aunque en este caso se cedió el proyecto a un desconocido conocido como right9ctrl, lo que derivó en la inyección de malware para el robo de bitcoin, al menos una cantidad de 200.000 dólares.

En este caso, la fatiga acumulada del mantenedor principal le llevó a confiar en un ciberdelincuente que aprovechó su repositorio para infectar diferentes máquinas y robar dinero a sus usuarios.

Y también sucedió lo mismo con otros como ua-parser-js y faker.js (npm), respectivamente en 2021 y 2022, ambos con decenas de millones de descargas semanales. En el primero, provocando el secuestro de credenciales e inyección de mineros de criptomonedas; en el segundo, mediante un sabotaje intencional del propio autor como protesta al introducir un bucle infinito en el código.

Más recientemente, en 2024, el caso más popular fue el de XZ Utils, un servicio prácticamente presente en todos los servidores que usan distribuciones de Linux, como Fedora, Debian y Arch.

Este último supuso una campaña de ingeniería social durante 2 años que se dedicó a obtener permisos desde un mantenedor que estaba completamente agotado para introducir una puerta trasera que permitiera ejecutar código de forma remota.

Es probablemente uno de los ataques más sofisticados y duraderos de ingeniería social de los últimos años. Un actor de amenaza conocido como Jia Tan se dedicó a controlar diferentes cuentas para hundir psicológicamente a Lasse Collin, el único mantenedor de este proyecto, con cargas de trabajo inasumibles y problemas psicológicos derivados de estas.

Tras conseguir los permisos de administración, la trampa ya estaba totalmente preparada y logró acceder de forma remota a los servidores Linux mediante OpenSSH. Curiosamente, el ataque lo descubrió el ingeniero Andre Freund al investigar una anomalía de latencia de tan solo 500 milisegundos en las conexiones SSH.

Más allá de estos casos, hay que tener en cuenta que la culpa no es exclusiva de estos mantenedores, sino de toda la comunidad, también de grandes negocios que aprovechan este tipo de software sin siquiera aportar una remuneración para que el proyecto siga adelante sin complicaciones financieras.

Adicionalmente, algunos negocios no tienen ningún tipo de plan por si fallan librerías importantes del mundo del código abierto que funcionan como eje vertebrador de todo el sistema: si una cae, puede provocar una reacción en cadena que acaba con toda la industria al mismo tiempo.

No obstante, también hay cuestiones como los conflictos políticos o las sanciones internacionales que acaban afectando a este tipo de proyectos, como ocurrió en 2024 entre los mantenedores del kernel de Linux, que tuvieron que enfrentarse a una pérdida repentina de programadores por cuestiones totalmente ajenas a fallos en el código.

En consecuencia, el software se convierte en una de las piezas más frágiles de toda la cadena y, con el paso de los años, se puede acumular lo que se conoce como deuda técnica, que no es más que la falta de mantenimiento al cabo del tiempo.

Aunque pueda parecer una cuestión baladí en el corto plazo, los errores continúan acumulándose y esto puede derivar en fallos críticos. Como ya has visto, también en el robo masivo de credenciales o de dinero a los usuarios y empresas que usan estos.

Linus Torvalds, creador y máximo mantenedor del kernel de Linux, acaba de dejar un ejemplo muy claro: durante una depuración real, la IA que le ayudaba llegó varias veces a decirle que el problema era imposible de resolver.

Cabe señalar que Torvalds no dejó de usar la herramienta por haberse equivocado, pero tampoco aceptó su respuesta como una autoridad. Sabía por su experiencia que el fallo seguía ahí, así que continuó utilizando la IA para generar código de depuración, repetir cambios y analizar resultados.

Después de 24 parches y 18 arranques del kernel, encontró la causa y Torvalds aprendió que la inteligencia artificial aceleró el trabajo, pero la decisión siguió siendo humana.

El error estaba en el controlador Intel Xe (drm/xe) de una Battlemage G21 con 16 GiB de VRAM, donde un cálculo con `round_up()` exponía por error unos 2 KiB reservados para Flat CCS como memoria disponible.

Una tabla de páginas de Mesa podía acabar allí, quedar corrompida y provocar fallos del compositor, reinicios de GDM y una pantalla negra. Aunque reiniciar GDM podía ocultarlo temporalmente, la corrección esencial fue utilizar round_down.

La IA no tenía que saber la respuesta para resultar útil

La sesión mostró algo que suele perderse en el debate sobre programar con IA, que el valor del modelo no estaba en sustituir a Torvalds, sino en reducir el coste de cada nueva prueba. Podía añadir instrumentación, procesar datos y preparar rápidamente la siguiente iteración.

Cuando el modelo sugirió abandonar, el creador de Linux hizo algo más interesante que demostrar que la IA estaba equivocada. Ignoró esa conclusión y siguió aprovechando la herramienta para las tareas en las que sí era útil. Eso se parece bastante a una forma sensata de programar con IA.

El modelo de IA puede encargarse del trabajo repetitivo, pero el desarrollador sigue definiendo el problema, evaluando hipótesis, comparando la respuesta con la evidencia y decidiendo cuándo hay información suficiente para aceptar un cambio.

Cuanto más sabes, más útil puede ser la IA

Este episodio desmonta también la idea de que estas herramientas hacen innecesario saber programar, sino que ocurre casi lo contrario. Torvalds pudo rechazar una respuesta convincente porque conocía el sistema lo suficiente para detectar que no encajaba.

Ese enfoque coincide con la postura que lleva meses defendiendo. De hecho, en 2025 consideraba el vibe coding útil para aprender o experimentar, pero problemático en software que debe mantenerse durante años.

En enero de 2026 utilizó Google Antigravity para crear un visualizador Python en AudioNoise, un proyecto personal, donde el modelo utilizado en la depuración de Intel Xe no se ha identificado públicamente.

En julio volvió a dejar clara su posición: Linux no es un proyecto anti-IA, ya que la inteligencia artificial puede utilizarse para escribir o revisar código, pero la responsabilidad continúa siendo de la persona que entiende, revisa y acepta el cambio.

Sashiko, un sistema de revisión automática de parches del kernel, lleva esa idea a otro terreno. Sus responsables afirman detectar un 53,6% de determinados fallos en pruebas retrospectivas, aunque también reconocen falsos positivos.

La lección que deja Torvalds es que se debe utilizar la IA como multiplicador de capacidad, no como sustituto del conocimiento. Puede escribir, repetir y analizar mucho más rápido; lo que no conviene externalizar es la decisión de cuándo tiene razón.

Starling quiere simplificar todo este entramado y reunir buena parte del escritorio en una sola aplicación, desde el gestor de ventanas hasta el compositor, el dock o la barra superior.

La idea es bastante poco habitual, ya que en lugar de tratar cada ventana como algo separado del resto de la interfaz, esta app la integra dentro de la misma escena gráfica que utiliza para dibujar botones, menús o el propio dock.

Eso no significa que Chrome, VS Code o Zoom se ejecuten dentro de Starling. Siguen siendo procesos independientes; lo que el escritorio integra es la superficie gráfica que generan, tratándola como otro elemento visual de su interfaz.

El proyecto ronda las 60.000 líneas de código según sus responsables y se ha desarrollado en unos seis meses por un único programador con ayuda intensiva de inteligencia artificial.

Qué es Starling y cómo funciona

Starling 0.4.0 es un entorno de escritorio, no una distribución Linux, por lo que su plataforma principal actualmente es Ubuntu 26.04 LTS sobre x86-64 y se distribuye mediante un paquete .deb de unos 51 MB.

Su arquitectura es realmente diferente, donde una app Wayland entrega al compositor una superficie con los píxeles de su ventana. Starling toma esa superficie y la coloca dentro del mismo árbol visual donde ya están el dock, los menús y los controles del escritorio.

Para conseguirlo, incluye su propio compositor Wayland, con alrededor de 5.700 líneas de C, y también un servidor X11 propio. Esto permite integrar aplicaciones Wayland y X11 sin convertir XWayland en una capa obligatoria.

El resto utiliza sobre todo Swift y un port del framework de Flutter a este lenguaje, funcionando sobre una versión modificada del motor gráfico. No utiliza Dart como base principal de la interfaz.

Starling incorpora nueve aplicaciones propias, entre ellas Archivos, Terminal, Ajustes, Editor de texto, Calculadora, Administrador de tareas, reproductor de vídeo, visor de imágenes y tienda de aplicaciones.

También ejecuta programas Linux convencionales instalados mediante apt, paquetes .deb, Snap o Flatpak, cuyo catálogo incluye aplicaciones como Chrome, VS Code, Slack, Discord, Telegram, Blender, GIMP y Zoom.

Además, puede funcionar en WSL sobre Windows y enviar directamente el escritorio mediante RDP. Incluso admite escenarios headless, donde la interfaz se genera para una sesión remota sin necesitar un monitor físico como salida.

Cómo instalar Starling para probarlo

La plataforma oficialmente probada es Ubuntu 26.04 LTS. Ubuntu Desktop ya incorpora GDM; en instalaciones mínimas o de servidor es necesario disponer de un gestor de inicio compatible.

Después hay que descargar el paquete .deb de Starling 0.4.0, instalarlo y cerrar sesión. En la pantalla de acceso aparecerá Starling entre las sesiones disponibles y seleccionarlo permite arrancarlo como escritorio independiente sin eliminar GNOME.

En WSL también puede ejecutarse starling-session y acceder posteriormente mediante RDP, actualmente a través del puerto 3390 según la documentación del proyecto. Además, conviene probarlo en una máquina virtual o equipo secundario.

El proyecto es un early preview: todavía no tiene bloqueo de pantalla funcional, falta escalado independiente por monitor, el selector de modos de pantalla está incompleto y la compatibilidad con distintas GPU continúa limitada.

Ese es precisamente el punto interesante de Starling. No demuestra que GNOME o KDE Plasma hayan quedado obsoletos, sino que un escritorio Linux puede construirse con una arquitectura radicalmente distinta y seguir ejecutando las aplicaciones de siempre.

En la programación, ese salto empieza a ser todavía más evidente porque los modelos de IA ya no se limitan a sugerir una línea de código, sino que pueden encargarse de tareas enteras.

David Fowler, Distinguished Engineer de Microsoft, resumió esa transformación con un mensaje publicado en su cuenta de X que ha provocado bastante debate: “Escribir código está absolutamente acabado”.

Es decir, escribir código manualmente estaría llegando a su fin como actividad central del desarrollador. El experto lleva alrededor de 18 años en la compañía y ha participado en tecnologías como SignalR, NuGet, Kudu, ASP.NET Core y Aspire.

Pero eso no significa que los programadores vayan a desaparecer, sino que lo que cambia es dónde aportan más valor y que al final van a cambiar los roles de trabajo.

Si una IA puede producir buena parte de la implementación, el desarrollador pasa a decidir la arquitectura, dar contexto, revisar resultados y comprobar que funciona, es seguro y merece mantenerse.

La IA ya no se limita a completar código

Herramientas como GitHub Copilot muestran bastante bien hacia dónde se mueve este modelo de trabajo. Su agente de programación puede recibir una tarea, modificar archivos de un repositorio, comprobar compilaciones y terminar abriendo un pull request para que una persona revise el resultado.

Aspire, uno de los proyectos en los que trabaja Fowler, también se está adaptando a esa realidad. Su versión 13.2 incorporó una CLI pensada para agentes, capaz de darles acceso a información del entorno para que puedan trabajar con apps compuestas por servicios, bases de datos y otros componentes sin necesitar constantemente a un desarrollador que les traduzca lo que ocurre.

David Fowler ya había explicado, además, el lado menos cómodo de esta velocidad. Usando IA, llegó a producir en aproximadamente una semana una cantidad de código que comparó con unos seis meses de trabajo. El problema fue que el equipo podía generar software más deprisa de lo que podía entenderlo, revisarlo y mantenerlo.

Modelos como GPT-6 Astra empujan todavía más ese cambio

GPT-6 Astra, presentado por OpenAI, está diseñado para programación, uso de ordenadores y trabajos complejos de varios pasos. Puede mantener objetivos durante mucho más tiempo, utilizar herramientas y ejecutar flujos completos de manera autónoma.

Cabe señalar que este tipo de autonomía ayuda a entender por qué David Fowler habla con tanta contundencia, donde la IA está tomando una parte creciente del trabajo de implementación, pero eso no elimina al desarrollador, sino que cambia su función.

El programador en lugar de demostrar su valor escribiendo miles de líneas, deberá decidir qué construir, qué delegar, cuándo la IA se ha equivocado y qué código merece llegar a producción. Cuanto más fácil sea generar software, más importante será entenderlo.

El fenómeno va mucho más allá de la automatización del código porque causa efectos en la salud laboral, la concentración y el equilibrio entre vida personal y trabajo.

Cada vez más desarrolladores reconocen que los asistentes de programación basados en IA generan una dinámica de trabajo constante que resulta difícil de abandonar.

Ahora surge la denominada "deuda de verificación", un problema que obliga a revisar exhaustivamente el código generado por las máquinas antes de llevarlo a producción. A continuación, tienes la información sobre lo que está pasando con los desarrolladores.

La programación asistida por IA impulsa la productividad, pero también la dependencia

La discusión ganó fuerza tras un informe recogido por ZDNET basado en una encuesta de Coddy Tech realizada a 305 desarrolladores. El estudio concluyó que cuatro de cada cinco programadores, equivalentes al 80%, consideran que su uso de herramientas de IA ha llegado a sentirse más como una dependencia que como una ventaja real.

Además, el 43% afirmó que continúa programando fuera de su horario laboral incluso cuando tenía intención de detenerse, mientras que el 32% reconoció haber retrasado horas de sueño para seguir trabajando.

Uno de los testimonios más llamativos fue el de Quentin Rousseau, CTO y cofundador de Rootly. En una publicación de LinkedIn explicó: "Son las 2:47 a. m. No estoy corrigiendo una caída del servicio. No hay ninguna fecha límite. Solo estoy viendo a Claude Code refactorizar un módulo… y no puedo parar".

Más adelante añadió: "Programar con agentes es adictivo. Cuando el agente hace las cosas bien, te da un subidón de dopamina. Cuando falla, te da una descarga de adrenalina".

Según el ejecutivo, la situación llegó a afectar su descanso hasta el punto de necesitar ayuda médica. El problema no radica únicamente en el tiempo invertido frente a la pantalla.

La IA introduce un ciclo de retroalimentación permanente donde siempre existe una nueva optimización, una refactorización adicional o una posible mejora que ejecutar.

Rousseau describió esta experiencia afirmando que observar el trabajo de un agente es "lo suficientemente pasivo como para sentirse como descanso, pero suficientemente activo como para mantenerte enganchado".

Esa combinación crea una nueva forma de agotamiento que no necesariamente está asociada a tareas complejas, sino a la incapacidad de desconectarse.

El coste oculto de la IA: más revisión, menos confianza y riesgo de agotamiento

Aunque los asistentes de IA aceleran la generación de código, numerosos desarrolladores afirman que el tiempo ahorrado inicialmente suele trasladarse a la fase de revisión.

La Encuesta de Desarrolladores de Stack Overflow 2025 reveló que el 45% de los participantes se siente frustrado por respuestas generadas por IA que son "casi correctas, pero no del todo".

Este escenario obliga a invertir más tiempo en depuración, validación y pruebas antes de aprobar los cambios. Los datos muestran además una paradoja interesante. La adopción continúa aumentando, pero la confianza disminuye.

Stack Overflow informó que el uso de herramientas de IA sigue creciendo y que el nivel de confianza en la precisión de sus respuestas cayó hasta el 29%, mientras que la percepción favorable bajó del 72% al 60% interanual.

Los desarrolladores utilizan estos sistemas porque ofrecen velocidad, pero al mismo tiempo desconfían de la calidad de parte de sus resultados.

A esto se suma la presión empresarial. La encuesta de Coddy Tech encontró que el 74% de los desarrolladores cree que el uso intensivo de IA puede aumentar sus posibilidades de recibir un ascenso o un incremento salarial. No obstante, el 51% también considera que esa misma dinámica incrementa el riesgo de sufrir agotamiento profesional.

Cuando las organizaciones interpretan la IA únicamente como una herramienta para producir más en menos tiempo, el supuesto ahorro puede convertirse en una carga adicional compuesta por más revisiones, más validaciones de seguridad, más pruebas y más responsabilidad sobre el resultado final.

Al final, la gran pregunta ya no es si la inteligencia artificial sabe escribir código. La evidencia demuestra que puede hacerlo y cada vez mejor.

El verdadero desafío consiste en determinar hasta qué punto esta tecnología mejora realmente la productividad sin deteriorar el bienestar de quienes la utilizan.

Y, dependiendo de cómo estén diseñados, pueden acercarse mucho al funcionamiento interno de una máquina o alejarse de él para facilitar el trabajo del programador.

Entre todos los lenguajes que han marcado la evolución del software, C ocupa un lugar especial. Nació en los años setenta y terminó convirtiéndose en una herramienta fundamental para desarrollar sistemas operativos y programas que necesitaban trabajar de forma eficiente con el hardware.

Más de medio siglo después, muchas tecnologías siguen teniendo una relación directa o indirecta con aquel lenguaje. Precisamente por eso resulta interesante la opinión de Dennis Ritchie, el científico que creó C.

Su valoración sobre su propia creación resume una paradoja que explica buena parte de su éxito, ya que Ritchie describió el lenguaje como “peculiar, imperfecto y un éxito rotundo”.

No estaba diciendo que C fuera un mal lenguaje, sino que su enorme influencia no se debe a que fuera perfecto, sino a que resolvió muy bien un problema que la informática necesitaba solucionar.

C nació para hacer algo que el ensamblador complicaba demasiado

Ritchie desarrolló C en Bell Labs, durante los primeros años de la década de 1970, donde el trabajo estuvo estrechamente relacionado con Unix, el sistema operativo que estaba desarrollando junto a Ken Thompson y otros investigadores.

En 1972, Ritchie completó la primera versión de C, donde el lenguaje permitía trabajar con un nivel de abstracción mayor que el ensamblador sin perder un control considerable sobre la máquina.

Esa combinación resultó decisiva para Unix, porque permitió trasladar el sistema a diferentes ordenadores sin tener que reconstruirlo completamente para cada arquitectura.

C no intentaba ocultar cómo funcionaba el ordenador. Permitía al programador acercarse a la memoria y al hardware cuando era necesario, pero proporcionaba herramientas suficientes para escribir programas de una manera mucho más manejable.

¿Qué quería decir Ritchie al llamarlo imperfecto?

La frase de Ritchie adquiere sentido cuando se observan algunas características de C desde la perspectiva actual. Su sintaxis puede resultar poco intuitiva para quien empieza a programar y el lenguaje ofrece relativamente pocas protecciones automáticas.

Uno de los ejemplos más importantes es la ausencia de comprobaciones integradas para evitar determinados accesos fuera de los límites de la memoria. Eso permite cometer errores que pueden provocar fallos o vulnerabilidades.

C tampoco intenta impedir al programador que realice determinadas operaciones de bajo nivel. Pero esas limitaciones forman parte de la misma filosofía que hizo útil al lenguaje. Ya que C concede mucha libertad a cambio de exigir más responsabilidad al programador.

En una época en la que el rendimiento y el control de los recursos eran fundamentales, esa característica podía ser una ventaja mucho más importante que las protecciones adicionales que ofrecen lenguajes posteriores.

El éxito del lenguaje no terminó con el desarrollo de Unix. En 1978, Ritchie y Brian Kernighan publicaron The C Programming Language, conocido habitualmente como K&R, un libro que ayudó a convertir C en una referencia para varias generaciones de programadores.

La influencia del lenguaje también se extendió a otros proyectos. C++, creado por Bjarne Stroustrup, nació directamente sobre sus fundamentos, mientras que lenguajes como Objective-C, Java, C#, PHP, JavaScript y Go incorporaron elementos de su sintaxis.

Dennis Ritchie, una figura esencial de la informática

Nació en 1941 en Estados Unidos, estudió Física en Harvard y posteriormente obtuvo un doctorado en Matemáticas. Se incorporó a Bell Labs en 1967, donde participó inicialmente en el proyecto Multics antes de trabajar junto a Thompson en Unix y desarrollar C.

Su carrera estuvo vinculada durante décadas al desarrollo de software de sistemas. También dirigió investigaciones relacionadas con Plan 9 e Inferno y llegó a dirigir el departamento de investigación de software de sistemas de Bell Labs. Se retiró oficialmente en 2007.

Ritchie recibió junto a Thompson algunos de los reconocimientos más importantes de la informática, entre ellos el Premio Turing en 1983 y la Medalla Nacional de Tecnología de Estados Unidos en 1999. Murió el 12 de octubre de 2011, a los 70 años.

La historia de C demuestra que la influencia de una tecnología no depende necesariamente de que sea impecable, sino que Ritchie entendía sus limitaciones, pero también sabía qué había conseguido.

C ofreció el equilibrio adecuado entre control, eficiencia y portabilidad en un momento decisivo, y esa combinación terminó dejando una huella que todavía puede encontrarse en buena parte del software en la actualidad.

Ahora, escribir cada componente a mano está dejando de ser el centro absoluto del trabajo y ganan peso otras tareas, como entender bien el problema, decidir cómo resolverlo, diseñar el sistema y comprobar que lo que generan los modelos de IA funciona como debería.

Karan M.V., director internacional de Relaciones con Desarrolladores de GitHub, lo explica en una entrevista con Saba Aafreen para Open Source For You.

Su idea es que los desarrolladores están pasando de ser principalmente autores de código a convertirse también en solucionadores de problemas y orquestadores de agentes inteligentes.

Pero esto no significa que vayan a dejar de programar para siempre. Más bien, parte de su responsabilidad empieza a situarse en un nivel por encima.

Ese papel de “orquestador” consiste en decidir qué hay que construir, dividir el trabajo, dar contexto a los agentes, establecer restricciones y supervisar lo que producen.

Para Karan, la informática, la ingeniería de software y el diseño de sistemas continúan siendo necesarios para saber si una solución tiene sentido o si una IA se está equivocando.

Un agente de IA puede hacer bastante más que completar código

La diferencia con los primeros asistentes de programación está en el grado de autonomía. Un agente puede recibir una tarea, trabajar con el contexto de un repositorio y producir cambios que después pasan por pruebas, revisiones y otros controles.

Eso permite repartir partes diferentes de una aplicación. Karan menciona tareas relacionadas con frontend, backend, bases de datos y testing, además de depuración, revisión de código y validación de decisiones de arquitectura.

De esta manera, el desarrollador sigue teniendo que decidir qué puede delegarse, qué permisos recibe cada agente, pero sobre todo, dónde están los límites.

También debe saber comunicar restricciones y anticipar cómo puede fallar el sistema. Cuanta más ejecución se automatiza, más importante resulta distinguir entre un resultado aparentemente correcto y uno realmente fiable.

GitHub ya está llevando esa idea a sus herramientas

Cabe señalar que la estrategia que GitHub está impulsando en 2026 va precisamente en esa dirección. La IA empieza a intervenir no solo al generar fragmentos de código, sino también en revisiones, integración continua, depuración y mantenimiento de repositorios.

Ante esto, la compañía ya plantea flujos en los que agentes inteligentes pueden clasificar incidencias, investigar fallos de CI o mantener documentación.

Esas acciones no quedan fuera de control, ya que pueden limitarse mediante permisos y seguir pasando por mecanismos habituales como pruebas, revisiones de código o protecciones antes de que los cambios lleguen al proyecto.

El cambio, por tanto, no consiste en retirar al programador del proceso. Consiste en desplazarlo hacia las decisiones que determinan cómo se desarrolla ese proceso y qué resultados pueden aceptarse.

Karan asegura que GitHub ha pasado de alrededor de cuatro millones de desarrolladores en India en 2020 a más de 27 millones actualmente.

El último dato detallado publicado en Octoverse situaba la comunidad en 21,9 millones en 2025, frente a 4,5 millones cinco años antes, convirtiéndola en la segunda mayor de GitHub.

Ese mismo informe contabilizaba más de 180 millones de desarrolladores en todo el mundo y señalaba una presencia creciente de agentes en los flujos de trabajo.

GitHub advierte, eso sí, de que esa coincidencia no demuestra que la IA sea la causa directa del aumento de actividad. Lo que sí empieza a dibujarse es un cambio en donde se concentra el valor humano.

Si escribir código se vuelve más rápido y barato, comprender el problema, plantear buenas restricciones, detectar errores y decidir qué merece llegar a producción puede convertirse en una parte todavía más importante del trabajo de un programador.

Para crear cualquier modelo de inteligencia artificial con capacidades de programación, como Claude Code de Anthropic, es necesario proporcionar una inmensa cantidad de datos de cómo trabajan los desarrolladores, y el software de código abierto es una mina para ello, porque todo se crea en gits y commits públicos.

Para ello, las empresas que necesitan datos, suelen crear herramientas de scraping, que sondea la información disponible de forma abierta a través de bots automáticos. Los scrapers han existido siempre, incluso en la época de los buscadores, pero la IA ha hecho que se desmadren.

Así lo denuncia ahora Konstantin Ryabitsev, director de infraestructura IT de la Fundación Linux, que ha puesto cifras al problema que experimenta su comunidad de desarrolladores en una publicación en la web oficial del kernel del sistema operativo.

"En este momento, dedicamos más ciclos de CPU a renderizar commits para herramientas de scraping que para todos los tipos de accesos legítimos", explica el responsable de IT de la Fundación Linux, encargada del kernel del sistema operativo creado por Linus Torvalds.

En la actualidad, git.kernel.org, donde se aloja el trabajo en código abierto de Linux, recibe alrededor de 6 millones de solicitudes cada día para acceder a commits relacionados con el desarrollo del sistema, de los que solo el 2% son personas reales. El resto, todo son bots.

Para no saturar sus sistemas para los usuarios legítimos, la fundación siempre ha utilizado mecanismos que filtran el tráfico de las solicitudes, pero las herramientas de scraping cada vez son más avanzadas y cada vez es más complicado detectarlas, y un tercio de ellas ya escapan a sus sistemas, denuncia Ryabitsev.

Linux, obligada a desactivar funciones anónimas

Dado que detectar el tráfico procedente de los bots que alimentan de datos a las herramientas de IA ya no resulta una solución efectiva, Konstantin Ryabitsev reconoce ahora que no les queda más remedio que limitar sus funciones, aunque esto complique la vida a los usuarios reales.

"Estamos desactivando algunas funciones para reducir el número de URL rastreables y restringir aquellas acciones cuya ejecución nos supone un gran coste. Es probable que pierdas algunas funcionalidades, al menos al acceder a nuestros recursos de forma anónima", advierte el jefe de IT de la Fundación Linux.

La estrategia no es recortar las cosas que se pueden hacer al trabajar en commits públicos en Linux, sino incorporar más pasos para demostrar que se trata de una persona y no de un bot, o limitar la cantidad de recursos accesibles de forma anónima.

"Créeme, odiamos esto tanto como tú, pero en este momento es una necesidad", se resigna un Ryabitsev que deja claro que esta medida no le gusta un pelo.

Pese a ello, la Fundación Linux ha querido calmar los ánimos y recuerda que no cambiará su funcionamiento por esto, ya que todos sus datos seguirán estando disponibles de manera abierta para cualquier persona o empresa que las necesite o que quiera aportar en su funcionamiento.

"Nos comprometemos a seguir ofreciendo todos nuestros datos para su descarga a cualquiera que los solicite. Solo es posible que tengáis que pasar por más trámites para conseguirlos", apostilla Konstantin Ryabitsev.

Este caso supone un ejemplo claro del gran impacto que está teniendo la inteligencia artificial en el funcionamiento normal de internet. Recientemente también se ha demostrado que 1 de cada 3 páginas web creadas desde el lanzamiento de ChatGPT ya se escriben con IA, reforzando la teoría del internet muerto.

En tiendas oficiales, como la Play Store de Google o la App Store de Apple, ambas compañías ya han tomado medidas drásticas para atender este tipo de aplicaciones, ya que sus creadores no suelen tener en cuenta los riesgos de seguridad, que deberían depender de equipos especializados.

En el caso de Google, ha llegado a bloquear aproximadamente 1 millón de aplicaciones que violaban las políticas de uso de sus aplicaciones, a la par que ha establecido unas políticas restrictivas para la publicación de apps creadas con IA generativa.

Apple es aún más restrictiva con estas aplicaciones denominadas no-code, ya que no permite publicar apps que no ofrezcan un valor añadido y duradero, además de que restringe duramente las que pertenecen a un mismo creador, pero que son simplemente variaciones de servicios web realizadas mediante no-code o vibecoding.

A día de hoy, esta técnica se puede ver notablemente en numerosas páginas web cortadas por el mismo patrón: interfaces muy parecidas, colores que no destacan y un diseño que parece creado por el mismo programador.

Ahora bien, no hay que confundir las aplicaciones no-code con las conocidas como low-code, ya que en estas últimas sí existe un desarrollador detrás, pero que aprovecha todas las ventajas que ofrece la IA para programación.

El 'app-slop', un mercado de miles de millones de dólares

En el entorno de Microsoft, cogió fuerza un concepto creado por la comunidad, el AI Slop, para referirse a los servicios de IA que esta compañía ha introducido paulatinamente y que no ofrecen ningún valor añadido a los usuarios, al menos no según las críticas a Windows en diferentes foros y comunidades especializadas.

Dentro del ámbito de las aplicaciones, el concepto es el app-slop, con numerosos servicios que tampoco ofrecen mucho al usuario y que, en muchísimas ocasiones, no requieren de escribir ni una sola línea de código, el punto más álgido del vibecoding.

Según los datos aportados por la consultora Gartner, ya en 2026 aproximadamente el 80% de los productos y servicios tecnológicos están construidos por usuarios que no son desarrolladores profesionales, mucho menos aún especialistas o analistas de seguridad.

Este mercado, además, no para de crecer desde 2023, el año en el que explotó la inteligencia artificial generativa: en ese mismo, el valor total del mercado estaba en los 13.200 millones de dólares; tan solo 3 años después, la proyección es de 52.000 millones de dólares, con una tasa de crecimiento anual compuesta que supera el 25%.

Todo este fenómeno imparable ha sido el que ha causado el app slop –la basura digital en aplicaciones–, con clones que se parecen extremadamente en su apariencia y las cuales pueden favorecer un aumento de las vulnerabilidades, tal y como ha venido ocurriendo también durante los últimos años en la industria.

Para alertar sobre esto, la Open Web Application Security Project (OWASP) ha elaborado incluso un top 10 con los riesgos específicos en seguridad del low-code y el no-code.

La cara B: riesgos de seguridad, deuda técnica e incumplimiento legal

Entre los avisos que ha compartido OWASP hay bastantes que pueden poner en peligro a los usuarios que utilicen este tipo de aplicaciones, por lo que siempre conviene revisar cómo se ha creado una app y quién está detrás de su mantenimiento, en caso de que exista alguien.

Así, es muy común que alguien sin los conocimientos apropiados que sí tendría un desarrollador conecte su app creada a un base de datos desde su propia cuenta de administración o directamente a claves API con permisos globales.

Esto puede suceder por un error humano, por supuesto, pero si una persona sin conocimientos crea una app no-code y ni siquiera sabe lo que está haciendo, sino que lo deja en manos de un modelo de IA, seguramente perderá todos sus datos personales.

A ello se pueden añadir las fugas de datos no intencionadas: cuando se automatiza un flujo mediante la conexión a bases de datos corporativas sin cifrar o sin validación, es muy probable que estos también acaben comprometidos.

Y suma y sigue, ya que podrían darse errores en la autenticación por configuraciones por defecto de estas plataformas no-code e incluso inyecciones de código al ser vulnerables a los ataques de inyección SQL o inyección de prompts.

En un escalón superior, algunas compañías que han dejado todo en mano de la IA han tenido que volver a contratar a programadores humanos, aunque ya se ha producido lo que se conoce en la industria como deuda técnica.

Si un modelo de IA ha entrado en un bucle en el que comienzan a aparecer errores, el ser humano tendrá que revisar prácticamente todo el código para saber qué está ocurriendo. Imagina esto en una compañía o proyecto que necesite mantener miles y miles de líneas de código.

Aquí también entra en juego la posibilidad de que la compañía que mantiene el LLM cierre directamente, lo que llevará a que el creador no pueda continuar su proyecto, con pérdidas económicas.

Por último, hay regiones muy estrictas sobre cómo se almacenan los datos personales de los usuarios, como ocurre en la Unión Europea con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).

Este tipo de apps no-code pueden directamente alojarse en servidores ajenos a este tipo de regiones, así como pertenecer a un terreno de alegalidad, ya que la legislación aún no contempla este tipo de servicios.

En este sentido, si un algoritmo que no está auditado por ningún ser humano perfectamente identificable, se desconoce a quién pertenecería el código: el resultado es que si un negocio de este tipo triunfa, es probable que no pueda acceder a rondas de financiación o inversión, al no conocer a las personas tras este.

De cualquier forma, el vibecoding, nocoding y sus derivados son una tendencia que no parará de crecer, pero que aún sigue despertando muchas dudas a los programadores y analistas humanos.

Y ahora empieza a avanzar sobre un terreno mucho más exigente: la investigación matemática. No hablamos de utilizar una IA para resolver una operación o aplicar una fórmula conocida.

Los investigadores trabajan con problemas abiertos, plantean hipótesis, buscan nuevos enfoques y construyen demostraciones para cuestiones que pueden llevar décadas sin respuesta. Que una máquina empiece a desenvolverse en este nivel supone un salto importante.

El cambio también modifica el debate sobre qué trabajos están realmente expuestos a la automatización. Y es que hasta ahora, buena parte de la atención se había centrado en empleos con tareas repetitivas o fácilmente digitalizables.

Pero los avances recientes muestran que la IA también puede empezar a asumir partes de actividades que requieren conocimientos muy especializados y años de formación.

La investigación matemática ya es territorio de la IA

Una de las señales más llamativas llegó en mayo, cuando un modelo de OpenAI consiguió avanzar en una conjetura relacionada con el problema de las distancias unitarias, planteado por el matemático Paul Erdős en 1946.

El resultado fue revisado por matemáticos externos y supuso un avance sobre una cuestión que llevaba décadas abierta. Poco después, el proyecto First Proof puso a varios sistemas de inteligencia artificial frente a diez problemas reales de investigación matemática que no habían sido publicados.

Al menos uno de los modelos consiguió producir soluciones que superaron la evaluación de expertos en siete de esos diez problemas. Aunque sea sorprendente, los resultados todavía están lejos de demostrar que una IA pueda investigar por sí sola.

Algunas respuestas eran prácticamente correctas, mientras que otras necesitaban modificaciones. Los sistemas también pueden cometer errores difíciles de detectar y generar demostraciones que requieren una revisión exhaustiva por parte de especialistas.

Aun así, el avance resulta significativo porque demuestra que estos modelos ya pueden participar en problemas que hasta hace poco parecían demasiado complejos para ellos.

Una parte del trabajo técnico de los investigadores podría empezar a apoyarse en herramientas capaces de explorar soluciones y desarrollar demostraciones a una velocidad imposible para una persona.

El problema no es solo resolver, sino saber qué investigar

Un matemático no recibe una lista de problemas y busca respuestas. También decide qué preguntas son importantes, formula nuevas hipótesis, relaciona resultados y determina si un descubrimiento puede abrir una nueva línea de investigación.

Por eso, aunque una IA consiga demostrar un resultado, todavía queda una cuestión esencial: entender por qué es importante y qué consecuencias puede tener. Esa capacidad para establecer prioridades y encontrar nuevas direcciones sigue dependiendo en gran medida del criterio humano.

Este debate llegó incluso a un encuentro celebrado en OpenAI, donde Daniel Litt, profesor de la Universidad de Toronto, presentó una ponencia titulada “El fin de las matemáticas”.

Su planteamiento exploraba un escenario extremo en el que la inteligencia artificial pudiera generar tanta investigación que la comunidad matemática humana dejara de tener incentivos para producirla.

No obstante, Litt considera poco probable que ese escenario llegue a materializarse, al menos de momento, pero sirve para mostrar hasta dónde puede llegar la transformación.

El matemático podría cambiar antes de desaparecer

Lo más probable no es que la IA elimine de golpe a los matemáticos, sino que cambie el tipo de trabajo que realizan. Si una máquina puede encargarse de una parte creciente de las demostraciones y del análisis, el valor del investigador puede desplazarse hacia aquello que resulta más difícil de automatizar.

Elegir las preguntas adecuadas, desarrollar intuiciones, crear conceptos, evaluar la profundidad de un resultado y decidir hacia dónde debe avanzar una investigación podrían convertirse en las capacidades más importantes.

La misma transformación ya empieza a afectar a programadores, diseñadores y otros profesionales, donde la IA no necesita sustituir una profesión completa para cambiarla.

Basta con asumir una parte suficientemente importante de sus tareas para modificar lo que se espera de quienes la ejercen. La investigación matemática demuestra que este proceso puede alcanzar incluso trabajos considerados especialmente difíciles de automatizar.

La cuestión ya no es solo qué profesiones puede sustituir la IA, sino cuánto de su trabajo puede asumir y qué funciones seguirán dependiendo del criterio humano.

No se trata de que hayan inventado un nuevo lenguaje de programación, sino de que el uso continuo de agentes de IA está haciendo que algunas expresiones y estructuras aparezcan una y otra vez en sus conversaciones.

Cabe mencionar que este fenómeno está relacionado con el llamado vibe coding, una forma de crear software en la que el usuario delega buena parte del trabajo en herramientas capaces de generar y modificar código a partir de instrucciones escritas en lenguaje natural.

Uno de los agentes donde este comportamiento se ha hecho más visible es Claude Code, de Anthropic, cuyas respuestas han empezado a generar una jerga informal conocida como Claudish.

En lugar de conseguir que las máquinas comprendan cada vez mejor la manera de expresarnos, ahora son algunos usuarios quienes terminan familiarizándose con las formas de comunicación que producen estos sistemas.

Tanto ha avanzado este fenómeno que Yuntian Deng, profesor asistente de la Universidad de Waterloo experto en modelos de lenguaje, creó una herramienta capaz de traducir esta particular forma de expresión.

Qué es exactamente el Claudish

Es importante mencionar que Claudish es una manera de describir determinados patrones que aparecen en las respuestas de Claude Code después de interactuar repetidamente con agentes de IA para desarrollar software.

Parte de la peculiaridad está en el vocabulario, ya que palabras como “dele”, “quietly” o “provenance” pueden aparecer con una frecuencia y un significado contextual que resulta extraño para alguien que no esté acostumbrado a trabajar con estos sistemas.

También cambia la estructura de las frases, que puede parecer más cercana a la forma en que un agente organiza información que a una conversación convencional entre personas.

Una expresión como “deployment is quality gated” (El despliegue está condicionado a que se cumplan los criterios de calidad), por ejemplo, comunica que un programa no se despliega hasta que ha superado determinados criterios de calidad.

Así que, para alguien familiarizado con esta jerga informática, la frase resulta directa; para otros usuarios puede requerir una explicación adicional.

Un traductor para pasar del inglés al lenguaje de los agentes

Yuntian Deng decidió crear su traductor precisamente porque este tipo de expresiones se había convertido en algo suficientemente reconocible como para necesitar una interpretación.

La herramienta permite convertir textos entre el inglés y el estilo asociado a Claude Code, de manera que el usuario pueda entender mejor qué está comunicando el agente.

Quienes trabajan constantemente con estos sistemas inteligentes pueden llegar a comprender directamente determinadas expresiones sin pedir al agente que las reformule.

Eso puede reducir intercambios innecesarios y ahorrar tokens, las unidades que utilizan los modelos para procesar el texto y que pueden influir en el coste de determinadas herramientas.

Cuando la jerga de la IA empieza a pasar a las personas

Términos como “gated” o “delve” pueden aparecer también cuando los programadores hablan entre ellos, hasta convertirse en una especie de señal de que alguien pasa mucho tiempo trabajando con herramientas de programación basadas en IA.

El fenómeno tampoco parece idéntico en todos los agentes, ya que los usuarios consultados distinguen entre Claude Code y Codex, de OpenAI, y no consideran que este último haya desarrollado exactamente la misma forma de expresión.

La cuestión más interesante es lo que puede ocurrir si estos sistemas se convierten en una parte habitual del trabajo de los programadores, donde la adaptación ya no iría únicamente de la máquina hacia el usuario.

Por ahora, Claudish sigue siendo una peculiaridad asociada principalmente a determinados usuarios y herramientas. Pero sirve para mostrar un cambio más profundo en la relación con la IA.

Sin embargo, esta estrategia puede volverse contra quien la propone, y el caso de Fei Zhaojun, programador de 40 años, ilustra las consecuencias imprevistas de acelerar la adopción tecnológica sin garantías laborales.

Según Fortune, Fei ayudó a su jefe a evaluar si la inteligencia artificial podía reemplazar tareas de codificación. Dos semanas después, él y unos 160 compañeros fueron despedidos. Lo que comenzó como una sugerencia para mejorar la eficiencia se convirtió en su propio despido.

La IA ya está cambiando el trabajo de los programadores

Hasta hace poco, Fei dudaba de que los sistemas de IA pudieran hacer correctamente el trabajo de un programador, pero su percepción cambió al comprobar cómo evolucionaban estas herramientas y cómo las empresas empezaban a utilizarlas.

Ahora considera que muchos puestos de programación de nivel intermedio son vulnerables a la automatización. Tras perder su empleo, ha aprovechado para crear vídeos sobre la vida cotidiana mientras decide cuál será su siguiente paso.

Cabe mencionar que este caso no es un incidente aislado, ya que China experimenta una adopción masiva de IA en el sector empresarial, impulsada por políticas estatales y competencia tecnológica global.

Según datos de IDC, firma de inteligencia de mercado, el uso de modelos de IA y agentes automatizados en empresas industriales chinas saltó del 9,6% en 2024 al 47,5% el año pasado.

Este crecimiento exponencial refleja una transformación estructural del mercado laboral chino, donde las empresas no solo automatizan tareas, sino que reemplazan roles completos de programación, análisis y gestión.

Debido a esto, la velocidad de este cambio supera la capacidad de adaptación de muchos trabajadores, lo cual es un problema muy importante no solo en China, sino en todo el mundo.

El plan estatal como acelerador

El gobierno chino ha convertido la inteligencia artificial en prioridad nacional. La iniciativa "AI Plus" y el plan quinquenal hasta 2030 buscan integrar IA en todos los sectores económicos para ganar ventaja tecnológica frente a Estados Unidos.

Esta política no es opcional para muchas empresas, sino un mandato implícito que acelera decisiones de reestructuración. Por ello, la presión competitiva entre empresas tecnológicas chinas amplifica este efecto.

Compañías como Alibaba y Tencent compiten por demostrar liderazgo en implementación de IA, creando un entorno donde la automatización se convierte en ventaja competitiva inmediata, independientemente de sus costes sociales.

No obstante, el crecimiento económico chino se ha ralentizado y el desempleo en las grandes ciudades del país ronda el 5 %, mientras que la tasa entre jóvenes de 16 a 24 años que no estudian es aproximadamente tres veces superior.

La historia de Fei Zhaojun muestra que la IA no está cambiando únicamente las herramientas con las que trabajan las personas. También está modificando qué tareas necesitan realmente las empresas y cuántos empleados hacen falta para realizarlas.

Para algunos será una oportunidad para cambiar de profesión; para otros, el reto será encontrar un nuevo lugar en un mercado donde la tecnología ya no es solo una ayuda, sino parte de la competencia.

Saber programar adecuadamente tiene un valor elevado en la industria. Mientras lenguajes como Python, Rust, Go o Java protagonizan gran parte de las conversaciones tecnológicas actuales, C++ mantiene un papel esencial en sectores donde el rendimiento y la eficiencia son críticos.

Por eso, las reflexiones de Bjarne Stroustrup, creador de C++, continúan siendo una referencia para quienes buscan mejorar sus habilidades en programación. A continuación, tienes todos los detalles revelados por el reconocido informático.

La advertencia de Stroustrup contra la complejidad innecesaria

Como es de costumbre, Bjarne Stroustrup participa en diversos eventos relacionados con la informática debido a su larga trayectoria.

Durante la CppCon 2017, una de sus frases se hizo muy popular en toda la industria y hasta el día de hoy se sigue manteniendo como una de las recomendaciones más importantes para los programadores.

“Don’t be too clever” o “No te pases de listo” es lo que dijo el reconocido desarrollador creador de C++ y ha marcado toda una generación porque no es algo que cuestiona la creatividad ni la capacidad técnica de los programadores, sino que alerta sobre algo que sucede con frecuencia en el sector.

Una gran parte de los profesionales se dejan llevar por la idea de crear soluciones excesivamente sofisticadas que terminan dificultando el mantenimiento y la comprensión del código en vez de hacer que todo funcione correctamente y sea efectivo.

No se trata de complicarse la vida, sino de que las soluciones tengan un verdadero sentido y esto también va de la mano con el orgullo y el ego.

Según explicó, “lo que en ocasiones se celebra como una solución elegante puede convertirse rápidamente en un laberinto lógico”. El científico danés señaló especialmente el abuso de recursos avanzados cuando no existe una necesidad real.

Entre los ejemplos mencionados aparecen el uso desmedido de metaprogramación o la implementación automática de patrones. Si bien son estrategias útiles, en muchas situaciones ni siquiera sirven para errores difíciles de detectar y una curva de aprendizaje mayor.

Para Stroustrup, la programación profesional no debe entenderse como una competición individual de ingenio, pues lo que muchos desarrolladores dejan pasar es que el buen código real es aquel que puede leerse, mantenerse y modificarse con facilidad.

Por esto mismo es que dejarlo todo en manos de la inteligencia artificial, que puede tener alucinaciones o problemas estructurales, no es una opción también.

Es una herramienta de asistencia, pero con criterio profesional durante su uso, es posible llegar a resultados óptimos. También ha cuestionado la figura del programador “estrella”, capaz de construir sistemas que solo él comprende.

¿Por qué no basta con aprender programación únicamente mediante tutoriales online?

Durante una conferencia en la Universidad de La Laguna, en España, afirmó que “no puedes aprender a programar por internet”, haciendo referencia a la gran cantidad de programadores que solo ven tutoriales por YouTube o se exponen a clases básicas.

Si bien esto suma en muchos aspectos, a lo que se refiere es que se debe ir más allá de los tutoriales, vídeos breves o contenidos poco rigurosos, como trabajar directamente en un proyecto para desarrollar mejor las habilidades y aprender en el proceso resolviendo errores o mejorando la experiencia.

Según el creador de C++, internet ofrece una enorme cantidad de información, pero no toda es correcta, actualizada o adecuada para construir una base sólida.

Muchos materiales enseñan a resolver problemas concretos sin explicar los fundamentos que hay detrás de cada decisión, siendo uno de los problemas que genera en el aprendizaje apoyado con IA.

Como consecuencia, algunos estudiantes desarrollan una sensación de dominio que desaparece cuando deben enfrentarse a proyectos complejos, requisitos reales de producción o desafíos relacionados con arquitectura de software, optimización y diseño de sistemas.

Como alternativa, Stroustrup recomienda complementar los recursos online con una formación estructurada basada en documentación oficial y libros. Algunas de las obras señaladas son A Tour of C++ y Programming: Principles and Practice Using C++.

Al final, la programación no consiste únicamente en copiar fragmentos de código que funcionan, sino en comprender por qué funcionan, cuándo utilizarlos y cómo construir soluciones.

La inteligencia artificial está cambiando muchas cosas en el sector de perfiles tech. No solamente se trata de tendencias como Programadores X10 o hacer uso de varios asistentes virtuales para generar código, sino también de la manera en cómo se actúa.

Sí, una de las nuevas cosas que están sucediendo es que se está volviendo común ver a programadores con sus portátiles entreabiertos en las calles, aeropuertos, restaurantes y cualquier otro sitio.

Ya no se trata únicamente de escribir código, sino de darle tareas completas a la IA para que se ejecuten mientras te mueves con el fin de garantizar la máxima productividad.

¿Cómo funciona? ¿Qué es lo que hacen exactamente? Varios expertos han hablado al respecto y afirman que hay un cambio profundo en la industria con este nuevo método de programar.

¿Por qué cada vez más desarrolladores caminan con el portátil abierto?

Parece un descuido que un portátil esté entreabierto en un bolso o que alguien lo lleve en la mano de esta manera mientras camina por la calle, pero no es así, en realidad es intencional usarla de esta manera.

El auge de herramientas de inteligencia artificial como Claude, Codex y otras está cambiando la manera de trabajar a nivel general porque ahora no solo es cuestión de generar código directamente desde los asistentes virtuales, sino que también hay funciones avanzadas que se deben mantener en ejecución en tiempo real.

Básicamente, la IA sigue trabajando aunque tú no estés frente al teclado y apagar el equipo solo podría detener ese proceso o influir en la productividad. Por lo tanto, los desarrolladores prefieren hacer que se mantenga activo todo el rato sin importar lo que se esté haciendo.

El informe compartido por Business Insider, demuestra que varios expertos caminan con la laptop medio abierta, mirando de reojo la pantalla mientras hacen otras cosas.

Por ejemplo el jefe de productos de Raven.AI, Geoff Chan, agrega que además de atender actividades personales, también usa el equipo de esta manera para acciones complejas y, si se detiene, pierde tiempo y progreso.

Estas tareas incluyen generar software completo, analizar datos, procesar imágenes o conectar sistemas. Cuando el portátil se cierra, hay interrupciones en las sesiones activas y es por eso que Alison Kaizer de Golden Ventures u otros profesionales prefieren dejar el ordenador en este estado para asegurar que las tareas pesadas que duran varios minutos se completen.

Algunos aseguran que se trata de una nueva "manía de los agentes", un patrón que se repite en lugares como aeropuertos, transportes públicos, oficinas o en otros espacios similares. Es tanta la fiebre, que hasta OpenAI ha hablado al respecto en sus redes sociales.

¿Cómo la inteligencia artificial está cambiando los hábitos de trabajo en tiempo real?

Caminar con un portátil abierto no es precisamente cómodo ni discreto, y es que muchos admiten sentir cierta incomodidad o vergüenza al hacerlo. Es curioso porque podría ser el origen de una nueva gama de productos centrados en el uso de IA técnica.

Por ejemplo, portátiles que tengan sistemas operativos especializados que permitan esas ejecuciones sin tener que sufrir por interrupciones al cerrarlos.

En efecto, ya se tienen apodos para este tipo de uso en las laptops, siendo "taco" o "concha" debido a la manera en que quedan entreabiertas a unos pocos centímetros.

En el informe también se indica que jóvenes como Arav Jain (15 años) lo ven como una necesidad para "seguir enviando software" entre clases, mientras que otros como Will Meinhardt o Rebecca Bultsma confiesan sentir cierta incomodidad o ser blanco de miradas externas.

Sin embargo, en centros tecnológicos como San Francisco, ingenieros como Tim Monzures afirman que básicamente se está convirtiendo en una regla común en la nueva cultura del desarrollo con IA.

Sea como sea, es algo que definitivamente está influyendo en todo el sector de programación, pues además si un posible problema por obsesión por la organización de tiempo, también causa cambios que podrían traer proyectos útiles para el futuro, tanto de software como de hardware.

Mientras algunos consideran que estos sistemas acabarán sustituyendo gran parte del trabajo de los programadores, otros creen que su papel será principalmente el de convertirse en asistentes cada vez más avanzados.

Entre quienes defienden que todavía existen límites importantes está Bjarne Stroustrup, una de las figuras más reconocidas de la informática moderna.

El ingeniero danés es el creador de C++, uno de los lenguajes de programación más influyentes de la historia, utilizado durante décadas en áreas donde el rendimiento y el control del hardware son fundamentales.

Stroustrup ha analizado cómo la IA está cambiando la programación y considera que, aunque estas herramientas han avanzado mucho, todavía no pueden asumir algunos trabajos que requieren una comprensión profunda del software.

La IA ya escribe código, pero no todos los problemas de programación son iguales

Actualmente, muchas empresas utilizan inteligencia artificial, donde los modelos actuales pueden escribir fragmentos de código, ayudar a corregir errores, explicar funciones o crear soluciones para tareas concretas.

Esta capacidad ha cambiado la forma en la que muchos desarrolladores trabajan, ya que permite ahorrar tiempo en procesos repetitivos y obtener asistencia durante la creación de aplicaciones.

Sin embargo, Bjarne Stroustrup considera que existe una diferencia importante entre escribir código y diseñar las bases sobre las que se construye ese código.

En los trabajos más avanzados, el reto no consiste únicamente en producir instrucciones que funcionen, sino en tomar decisiones que tendrán consecuencias durante años.

“Generan más errores, más fallos de seguridad. Tienen un código inflado, lo que resulta pesimista —porque se usa más memoria— y es difícil de validar”.

Diseñar un lenguaje de programación sigue siendo un reto para la inteligencia artificial

El creador de C++ señala que la inteligencia artificial todavía no ha demostrado ser capaz de resolver correctamente una de las tareas más complejas de la informática: diseñar lenguajes de programación.

Crear un lenguaje no significa simplemente escribir miles de líneas de código. Es necesario definir cómo funcionará, qué reglas tendrá, cómo se organizarán sus características, cómo será su rendimiento y cómo podrá evolucionar con el paso del tiempo.

Además, estas decisiones deben tener en cuenta a millones de desarrolladores que utilizarán esa herramienta en diferentes situaciones.

No existe una única respuesta correcta, sino que hay que valorar ventajas, inconvenientes y consecuencias futuras. Por eso Stroustrup considera que este campo requiere una capacidad de razonamiento y diseño que la IA todavía no ha alcanzado.

Cabe señalar que su postura no supone un rechazo absoluto a la inteligencia artificial, sino que el creador de C++ reconoce que estas tecnologías pueden ser útiles y que ya están transformando la programación.

Su argumento se centra en los límites actuales de la IA cuando se enfrenta a problemas donde la experiencia humana tiene un papel fundamental.

En sus palabras: "En el campo que más me interesa, el código seguirá siendo escrito por humanos; los ejemplos que he visto de intentos de IA para generar código en este ámbito no han tenido éxito".

Con esta afirmación, apunta a que la programación avanzada necesita algo más que capacidad para generar código. Hace falta entender por qué una solución es mejor que otra, anticipar problemas y tomar decisiones que no siempre pueden deducirse de ejemplos anteriores.

El futuro de los programadores no depende solo de escribir código

La evolución de la inteligencia artificial no significa necesariamente la desaparición de los profesionales del software. El papel del programador está cambiando, pero sigue siendo necesario para diseñar sistemas, supervisar resultados y resolver problemas complejos.

La visión de Bjarne Stroustrup refleja una diferencia clave entre automatizar una tarea y sustituir completamente el conocimiento de un experto.

Y es que la IA puede convertirse en una herramienta cada vez más poderosa para quienes programan, pero todavía existen áreas donde la creatividad, la experiencia y el criterio humano siguen siendo esenciales.

En un campo como el diseño de lenguajes de programación, donde las decisiones afectan a generaciones enteras de desarrolladores, Stroustrup cree que los humanos continuarán teniendo la última palabra.

Justamente por la productividad que ofrecen los asistentes virtuales como Claude Code es que se abre otro debate, porque hay una parte que está en contra y otra a favor.

Sean Geiger, extrabajador en Apple, habla sobre la incertidumbre que hay sobre la IA y el futuro de los desarrolladores. Especialmente, se trata de todo lo relacionado con el aprendizaje actual en el sector y de cómo se usan estas opciones para crear

La metáfora de los ladrillos que resume el cambio en la programación

A través de una publicación en X, Sean Geiger recordó su etapa trabajando en Apple y cómo era interactuar con bases de código que llevaban años avanzando para hacer que todo fuera más eficiente.

Según explicó, llegó a encontrar archivos con hasta 15 años de antigüedad, donde cada pieza de código incluía información sobre quién la había escrito y cuándo había sido creada.

Geiger comparó ese proceso con la construcción de una casa de ladrillos. Por ejemplo, dice que cada desarrollador aportaba una pieza concreta a una estructura mucho mayor, dejando una huella identificable en el producto final.

“Todos los que hicieron un ladrillo pusieron su nombre en él antes de colocarlo en la casa”, es lo que menciona sobre todo lo que se estructura en los proyectos y la manera en la que se pueden rastrear los cambios.

Además, señaló que cuando alguien retomaba una parte del software desarrollada años atrás, acudiera al autor original para entender mejor determinadas decisiones técnicas.

Para entenderlo de otra manera, es una sensación de trabajar sobre una construcción sólida y permanente. Esto aporta confiabilidad y "planos" visibles con precisión que determinan la capacidad y adaptabilidad.

Por otro lado, las herramientas impulsadas por inteligencia artificial permiten crear “casas y barrios enteros” a una velocidad que antes parecía imposible, haciendo referencia a la misma metáfora.

En lugar de colocar ladrillo por ladrillo, gran parte del trabajo puede generarse de forma automatizada, multiplicando la productividad de los desarrolladores, algo así como las nuevas "impresoras de hormigón".

El exingeniero reconoce abiertamente las ventajas de este escenario. “Las casas son mejores, se construyen más rápido y construirlas cada vez más parece magia”, afirmó.

En otras palabras, la IA puede reducir tiempos de desarrollo y hacer que todo sea mucho más sencillo, pero delegar cada vez más tareas en sistemas de IA hace que se pierda parte de la conexión directa que se solía tener antes de esta nueva era tecnológica y aleja a los programadores de aquello que construyen con sus propias manos.

“Aun así, de vez en cuando extrañas sostener un ladrillo”, es como resume el extrabajador de Apple, algo que describe el sentimiento que tienen millones de profesionales en la actualidad.

De hecho, por esto es que una gran parte de los desarrolladores tienen miedo de que las nuevas generaciones dependan tanto de estas herramientas y que pierdan parte del conocimiento profundo.

Lejos de presentar una postura catastrofista, Geiger reconoce que también hay un camino positivo y reversible en cuanto al uso de estos asistentes virtuales.

Nació en Aarhus, Dinamarca, en 1950, estudió Matemáticas e Informática en la universidad de su ciudad y completó un doctorado en Cambridge. En 1979 llegó a los Laboratorios Bell, uno de los grandes centros de investigación tecnológica del siglo XX.

Allí empezó a desarrollar una herramienta que mantuviese la velocidad y el control de C, pero facilitara la creación de programas grandes. El proyecto se llamó primero C con clases y terminó convirtiéndose en C++.

Nunca vio un ordenador hasta llegar a la universidad

Durante una entrevista publicada por El País en 2019, coincidiendo con su visita a España para recibir el doctorado honoris causa de la Universidad Carlos III de Madrid, Stroustrup desmontó la imagen del programador que empieza siendo un niño prodigio.

“Nunca vi un ordenador hasta que no tuve 18 o 19 años”, explicó. En los años sesenta, estas máquinas eran caras y poco accesibles. Se encontraban principalmente en universidades, organismos públicos y grandes empresas.

Su primer contacto llegó al comenzar la universidad, donde descubrió una disciplina que reunía matemáticas, lógica y resolución de problemas. Por ello, su experiencia demuestra que empezar más tarde no impide realizar una aportación profunda cuando existen curiosidad y formación.

En aquella misma entrevista también aseguró que “era un estudiante normalito. Necesité algo de suerte, pero es más probable decir que cuanto más trabajé, más suerte tuve”.

Stroustrup reconoce que influyeron la educación recibida, su paso por Cambridge y la oportunidad de trabajar en Bell Labs. Sin embargo, ninguna de esas circunstancias habría bastado sin años de estudio y trabajo.

Cuando empezó a diseñar C++, no pretendía crear un lenguaje de programación destinado a conquistar la industria. Necesitaba resolver problemas en un sistema distribuido y no encontraba una herramienta que combinara abstracciones avanzadas con un rendimiento cercano al hardware. En lugar de aceptar esa limitación, construyó la solución que necesitaba.

La suerte pudo abrir determinadas puertas, pero el esfuerzo convirtió aquellas oportunidades en resultados. Tuvo que diseñar el lenguaje, desarrollar su primera implementación, documentarlo y explicar cómo utilizarlo a una comunidad que crecía rápidamente.

C++ convirtió una necesidad concreta en una herramienta mundial

Cabe señalar que C++ permitió organizar software complejo mediante clases y otros mecanismos de abstracción sin renunciar a la eficiencia de C.

El alcance de su trabajo le ha valido reconocimientos como el Premio Grace Murray Hopper, la Medalla Faraday, el Computer Pioneer Award y el Premio Charles Stark Draper. También escribió obras fundamentales y participó durante décadas en la estandarización del lenguaje.

Bjarne Stroustrup es actualmente profesor de Informática en la Universidad de Columbia y continúa implicado en la evolución de C++. Parte de su trabajo se centra en mejorar la seguridad del lenguaje sin perder el rendimiento que lo hizo diferente.

Su historia es la de una persona que encontró su campo al llegar a la universidad, trabajó sobre problemas difíciles y supo aprovechar las oportunidades que aparecieron.

Escuchar cualquier consejo de quien lo creó es algo que definitivamente influye en las nuevas generaciones de desarrolladores. Bjarne Stroustrup ha generado especial interés entre los programadores debido a sus consejos sobre las mejores prácticas de programación.

Considerando que la IA está por todos lados para generar código, hay nuevas herramientas y proyectos en marcha, las declaraciones apuntan a que es necesario cambiar el enfoque de los próximos profesionales y los que actualmente prestan sus servicios.

C++ moderno no depende de las últimas funciones, sino de aprovechar el lenguaje como un conjunto coherente

Durante una conversación con DevClass en el marco de la Qt World Summit celebrada en Múnich, Stroustrup explicó que escribir C++ moderno no consiste simplemente en adoptar las características más recientes que llegarán con C++26.

Según el creador del lenguaje, la clave está en utilizar de forma conjunta herramientas y funcionalidades incorporadas a lo largo de décadas de evolución.

Como señaló: "El lenguaje no son solo las últimas características que se le pusieron". Para él, el enfoque correcto pasa por entender C++ como un sistema más coherente, eficiente, seguro y expresivo que en sus primeras etapas.

Uno de los puntos que destacó fue la importancia de escribir código más declarativo y menos propenso a errores. Puso como ejemplo los bucles modernos, donde el desarrollador puede recorrer directamente los elementos de un contenedor sin necesidad de gestionar variables de control manualmente.

En su opinión, este enfoque facilita la optimización por parte del compilador, reduce errores y mejora la legibilidad. También subrayó el valor de la programación genérica y de la deducción automática de tipos, mecanismos que ayudan a obtener el tipo correcto sin introducir conversiones innecesarias ni complejidad adicional.

Otro aspecto fundamental para Stroustrup es la gestión de recursos mediante RAII (Resource Acquisition Is Initialization). Esta técnica permite que los recursos queden asociados a objetos cuyo ciclo de vida está claramente definido por el alcance del programa.

Según explicó, cuando cada recurso tiene un propietario bien identificado y se aprovechan las abstracciones modernas del lenguaje, muchas fugas de memoria desaparecen de manera natural.

Además, recomendó evitar el uso de punteros sin procesar como administradores de recursos y apostar por estructuras modernas como vector, que incluyen información sobre tamaño y tipo, facilitando comprobaciones más seguras.

IA, nuevos lenguajes y compiladores: las preocupaciones de Stroustrup para el futuro

El creador de C++ también detalló qué prácticas considera obsoletas o peligrosas en el desarrollo actual. Entre ellas mencionó el abuso de conversiones de tipos mediante casts, así como la costumbre tradicional de reservar memoria dinámicamente para devolver datos desde una función.

En lugar de ello, defendió las capacidades modernas del lenguaje para mover objetos eficientemente sin coste significativo de rendimiento. Asimismo, destacó ventajas de los módulos introducidos mediante la instrucción import, los cuales buscan superar limitaciones históricas asociadas a #include.

Stroustrup abordó además una cuestión que preocupa cada vez más al sector: la influencia de la inteligencia artificial en la programación. Aunque reconoce que estas herramientas pueden resultar útiles, afirmó tener "serias preocupaciones" sobre su impacto.

También teme que algunos desarrolladores terminen perdiendo capacidad crítica para detectar errores y problemas de diseño al depender excesivamente de las recomendaciones automáticas generadas por asistentes virtuales como Claude Code o Codex.

Respecto a la aparición de nuevos lenguajes que aspiran a competir con C++, incluyendo proyectos inspirados en su filosofía como Carbon de Google, Stroustrup se mostró escéptico sobre la posibilidad de sustituir completamente a un lenguaje tan consolidado.

En su opinión, resulta relativamente sencillo diseñar una alternativa mejor enfocada a un área específica, pero mucho más complicado alcanzar la versatilidad que ha permitido a C++ mantenerse vigente en ámbitos muy diferentes durante décadas.

Por eso mismo es que los expertos recomiendan aprender este ecosistema, y es que hasta ya se está implementando con inteligencia artificial para la ayuda en cuanto al código de programación en diversos proyectos.

Detrás de ese éxito aparece una figura que transformó la manera en que millones de desarrolladores. Guido van Rossum no solo diseñó un lenguaje eficiente, también impulsó toda una carrera con decisiones cruciales y una manera de trabajar particular.

Gracias a su visión es que poco a poco el lenguaje fue evolucionando hasta ser uno de los más importantes hoy en día y por eso conocer una de sus recomendaciones más grandes también podría motivarte.

La idea que convirtió a Python en el lenguaje favorito de millones de desarrolladores

Hay que hablar primero de todo lo que conllevó el comienzo de la carrera de Guido van Rossum, justo cuando dio los primeros pasos en Python durante las vacaciones de Navidad de 1989.

En ese momento era uno de muchos proyectos y difícilmente podía imaginar el impacto que tendría su creación décadas después. En ese entonces trabajaba en el Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) de Ámsterdam, buscaba un proyecto personal que lo mantuviera ocupado.

Poco a poco fue forjando este lenguaje de programación con su experiencia con el lenguaje ABC. ¿El objetivo? Dar con una alternativa que pudiera cumplir con muchos de los aspectos que la mayoría de los desarrolladores buscaban en el momento: facilidad de uso, transparencia, versatilidad y practicidad.

Aunque muchos ya usan el ecosistema como uno de los más demandados, pocos se preguntan de dónde viene su peculiar nombre "pitón" en inglés. En sí, fue un homenaje a Monty Python's Flying Circus (1969), el famoso grupo de comedia británico que admiraba.

Van Rossum defendía que el código no debía escribirse únicamente para que lo entendiera una máquina, sino ir más allá. Por ejemplo, que pudiera ser leído sin complicaciones, comprenderlo, aprender y hacer el respectivo mantenimiento con alta efectividad.

De ahí nace una de sus ideas más conocidas: “el código se lee con mucha más frecuencia de lo que se escribe”. Esto ha sido fundamental para la indentación para estructurar programas, ya que otros lenguajes solían depender de símbolos o bloques complejos.

Python apostó por una sintaxis limpia y cercana al lenguaje natural. Esa filosofía alcanzó su máxima expresión en El Zen de Python, una colección de principios escrita por Tim Peters que resume la cultura del lenguaje.

Frases como “Simple es mejor que complejo” y “Debe haber una, y preferiblemente solo una, manera obvia de hacerlo” ya son referencias importantes en toda una generación.

Guido van Rossum: del control absoluto del proyecto a su evolución global

En 1995 surgió de manera informal el papel de Guido van Rossum como Benevolent Dictator For Life (BDFL) o “Dictador Benevolente de por Vida”.

Con esto se reflejaba la confianza que la comunidad depositaba en él para resolver debates técnicos. Durante más de dos décadas, la estabilidad ayudó a consolidar el lenguaje a nivel mundial.

Al mismo tiempo, Van Rossum continuó trabajando en su software y llegó a formar parte de compañías como Google y Dropbox. En el transcurso, uno de los desafíos más relevantes fue la transición de Python 2 a Python 3, una migración compleja que afectó a millones de líneas de código.

El punto de inflexión llegó en 2018, durante la polémica discusión sobre la PEP 572, propuesta que introdujo el operador de asignación conocido popularmente como “operador morsa” (:=). Van Rossum anunció su renuncia al cargo de BDFL por esto y toda la complejidad d ela situación que conllevaba.

En 2020 se incorporó a Microsoft como Ingeniero Distinguido con un objetivo muy concreto: contribuir a que Python fuera más rápido y eficiente.

Hoy, cada vez que utilizas aplicaciones basadas en inteligencia artificial, análisis de datos o servicios web, sigues encontrando la huella de una filosofía que convirtió la simplicidad en una ventaja competitiva y la legibilidad en una herramienta de democratización tecnológica.

El creador de C++ ha decidido asumir un nuevo reto profesional relacionado, precisamente, con la tecnología que marcó su trayectoria, ya que se ha unido a Susquehanna International Group (SIG) como Technical Fellow a tiempo parcial.

La empresa desarrolla sistemas para los mercados financieros y su actividad incluye el trading de alta frecuencia, un entorno en el que el rendimiento del software y la capacidad de responder con muy poca latencia tienen una importancia especial.

Su misión de Bjarne no consiste en crear un nuevo lenguaje, sino que el objetivo es explorar nuevas maneras de aplicar C++ a sistemas cada vez más complejos, aportando su experiencia en diseño de lenguajes, programación y desarrollo de software.

C++ llega al trading de alta frecuencia

Para entender el interés de SIG hay que mirar el tipo de sistemas con los que trabaja. En el trading, las aplicaciones deben procesar información y reaccionar rápidamente, por lo que el uso eficiente del hardware y el control del rendimiento pueden ser factores decisivos.

C++ lleva décadas utilizándose precisamente en ámbitos donde estas cuestiones son importantes. El lenguaje ofrece un elevado control sobre los recursos del ordenador y permite desarrollar aplicaciones en las que el rendimiento es una prioridad, y su nuevo puesto encaja con esa experiencia.

Más que limitarse a programar una aplicación concreta, Stroustrup podrá estudiar cómo aprovechar las capacidades actuales del lenguaje cuando los proyectos aumentan de tamaño y se vuelven más difíciles de diseñar y mantener.

El hecho de que sea un trabajo a tiempo parcial también es relevante, ya que no supone abandonar su actividad académica ni su relación con C++, sino que Stroustrup continuará vinculado al ámbito universitario y al desarrollo del lenguaje.

Bjarne Stroustrup lleva décadas detrás de C++

Stroustrup nació en Aarhus, Dinamarca, en 1950. Estudió Matemáticas y Ciencias de la Computación en la Universidad de Aarhus y posteriormente obtuvo un doctorado en Ciencias de la Computación por la Universidad de Cambridge en 1979.

Su historia con C++ comenzó en Bell Labs a finales de los años setenta, donde el proyecto partió de una extensión de C conocida inicialmente como C with Classes y terminó convirtiéndose en C++, cuyo primer lanzamiento general llegó en 1985.

Después dirigió el departamento de investigación sobre programación a gran escala de Bell Labs y, en 2002, se incorporó a Texas A&M University, donde permaneció hasta 2014.

Ese mismo año comenzó una etapa profesional en Morgan Stanley, donde trabajó en su división tecnológica y llegó a convertirse en Technical Fellow. Se retiró de esa entidad en 2022.

También ha desarrollado una extensa producción académica y divulgativa, con libros como El lenguaje de programación C++, A Tour of C++ y Programming: Principles and Practice using C++. A lo largo de su carrera ha recibido importantes reconocimientos por sus contribuciones a la informática.

Más de cuatro décadas después de comenzar a diseñar C++, su nuevo trabajo vuelve a ponerle frente a uno de los retos que han acompañado toda su trayectoria: cómo construir software eficiente y manejable cuando los sistemas son cada vez más grandes y complejos.

Como uno de los más utilizados del mundo, es normal que esté recibiendo constantes actualizaciones, pero una de las más importantes recientemente es la nueva versión 3.15, que incorpora mejoras de rendimiento, nuevas herramientas y cambios pensados para facilitar el proceso.

Si eres programador o estás estudiando para serlo, estas novedades son un salto crucial para todo el ecosistema, especialmente porque hay cambios que merece la pena conocer antes de actualizar todo lo que tengas pendiente.

Python 3.15 mejora el rendimiento y añade funciones históricamente demandadas

El éxito de Python es algo increíble y es que es uno de los pocos lenguajes de hace décadas que se han mantenido intactos en la industria y sigue en constante expansión.

Esta vez, la versión 3.15 llega con nuevos cambios interesantes en comparación con la anterior versión, sobre todo porque ahora existen importaciones "lazy imports" (perezosas) que ha sido una de las características más solicitadas por la comunidad.

Con esta funcionalidad, los módulos no se cargan de inmediato al ejecutar un programa porque solo se hace cuando realmente se utilizan, lo cual se traduce en tiempos de arranque en apps más cortos.

Además, los desarrolladores pueden aplicar este comportamiento incluso a código existente sin necesidad de realizar grandes modificaciones, manteniendo la compatibilidad con la sintaxis tradicional de importación.

Por otro lado, está el nuevo tipo de dato "frozendict", una versión inmutable del clásico diccionario de Python, que, tras crearlo, no se puede cambiar de ninguna manera. A esto se suma el "hashable", que sirve para manipular objetos inmutables.

Junto a él aparece "sentinel()" para la creación de objetos que reemplazan patrones basados en "object()", con el fin de simplificar el desarrollo de las APIs.

Con respecto a la optimización, el nuevo sistema de perfilado estadístico llamado Tachyon ha sido beneficiado con el módulo "profiling.sampling" y una serie de optimizaciones que sirven para recopilar información útil sobre el rendimiento sin tantas complicaciones, siendo mejor que el cProfile.

Paralelamente, el compilador JIT (Just-In-Time) integrado en CPython continúa evolucionando. Según pruebas compartidas por los responsables del proyecto, extraídas de Infoworld, la nueva versión logra mejoras medias de rendimiento de entre el 8% y el 13% dependiendo de la plataforma y la carga de trabajo.

Todo esto incluye las optimizaciones en la infraestructura de trazado, registros y generación de código máquina. Considerando todo esto, son puntos clave a considerar para proyectos de gran magnitud y prepararse para las exigencias tecnológicas próximas.

Más claridad para programar, nuevas herramientas y cambios internos importantes

Python lleva varias versiones refinando los mensajes de error y en Python 3.15 los avisos son todavía más precisos. Por ejemplo, todo se analiza con mayor profundidad y se ofrecen recomendaciones más adecuadas para las distintas situaciones.

De hecho, se detectan métodos habituales en otros lenguajes y sus respectivas alternativas. Por ejemplo, si utilizas accidentalmente "list.push()", el intérprete puede recomendar "append()", evitando pérdidas de tiempo durante la depuración.

Al mismo tiempo están las mejoras en TypedDict y la incorporación de TypeForm, habiendo parámetros closed y extra_items en el primero y expresiones de valores reales optimizadas en el segundo.

Python 3.15 introduce importantes optimizaciones sintácticas y de lenguaje, destacando el desempaquetado en comprensiones mediante los operadores * y **, lo que facilita aplanar listas y combinar diccionarios directamente.

A esto se suman mejoras clave como el nuevo módulo math.integer, la activación de frame pointers por defecto y el establecimiento de UTF-8 como codificación global predeterminada.

Asimismo, amplía el soporte para desarrolladores al habilitar el uso de la Stable ABI en compilaciones free-threaded (sin GIL). En conjunto, esta actualización refuerza la evolución del lenguaje combinando herramientas avanzadas, mayor legibilidad y una experiencia de desarrollo más intuitiva.

¿Qué pasará con Python 3.16? Todavía es muy temprano como para saberlo, pero cada una de las novedades reveladas es suficiente como para determinar que el lenguaje de programación sigue por un buen camino.

El resultado de la automatización de los procesos empresariales y el constante uso de opciones como Codex o Claude Code han hecho que millones se pregunten si la inteligencia artificial va a llegar a reemplazar por completo a los profesionales.

En este debate ha entrado el experto Chris Skinner, quien dice que la posible realidad es que en unos años, el "programador tradicional" ya no será del todo útil cuando se tendrán los asistentes virtuales entrenados.

La IA ya escribe una parte importante del código en las grandes tecnológicas

Microsoft, Google y GitHub aceleran la adopción de sistemas de IA para programar, revisar y optimizar código, y esto es justo lo que está haciendo que tanto las empresas como los profesionales involucrados en ellas se preparen para los próximos eventos tecnológicos relacionados con inteligencia artificial.

Chris Skinner abordó el tema en su artículo “Who needs coders when we have AI?”, publicado en su blog The Finanser, donde analiza cómo la IA está avanzando dentro de los gigantes del sector a un punto que definitivamente es increíble.

La discusión nace después de que Satya Nadella, CEO de Microsoft, revelara durante una conversación con Mark Zuckerberg en LlamaCon que entre el 20% y el 30% del código presente en algunos repositorios de la compañía ya es generado por software impulsado por IA.

Destacó que los resultados obtenidos con Python son “fantásticos”, aunque reconoció que el código producido en C++ todavía tiene margen de mejora.

Según recordó Skinner, Sundar Pichai también indicó durante una conferencia de resultados financieros que aproximadamente el 30% del código utilizado por Google ya cuenta con participación de herramientas de inteligencia artificial.

A esto se suma la previsión del director de tecnología de Microsoft, Kevin Scott, quien espera que para 2030 hasta el 95% del código de la compañía sea generado por IA.

Estas estadísticas determinan que la repercusión es más grande de lo que se pensaba porque, aunque se ha concluido que no es algo que va a sustituir por completo a los desarrolladores, a corto plazo, el cambio para la industria entera es más drástico.

Desarrollar software no consiste únicamente en escribir líneas de código, sino en tener un criterio y analizar que todo funcione adecuadamente o mantenga la estructura solicitada, algo que es lo que ayudará a muchos a mantener sus empleos.

En otras palabras, la IA puede acelerar muchas tareas, pero todavía depende de supervisión experta para ofrecer resultados confiables, especialmente cuando se trata de proyectos de gran magnitud.

El futuro no elimina a los programadores, pero sí cambia su papel

Los asistentes virtuales sirven para trabajar con tareas repetitivas y aplicar diversas automatizaciones. Esto engloba generación de código básico, corrección de errores y actividades de depuración.

Con esto es posible ahorrar muchísimo tiempo y ampliar las capacidades como equipo, pero también supone que cada vez se necesitan menos conocimientos básicos en los empleados.

Varios expertos afirman que una de las formas de sobrevivir a este impacto tecnológico es especializarse en áreas determinadas para ser profesionales avanzados y mantener un puesto sin riesgo.

Considerando que estas herramientas permiten que personas con poca experiencia técnica creen aplicaciones y soluciones al instante, es lo más lógico.

De hecho, el experto destaca que, de igual manera, la inteligencia artificial va a seguir requiriendo supervisión humana constante, evaluación de riesgos y juicio profesional.

De hecho, es fundamental comprobar el estado para detectar errores, vulnerabilidades o posibles sesgos que puedan afectar operaciones críticas. Por eso, el especialista señala que los bancos y las empresas ya no solo necesitarán programadores brillantes.

También requerirán profesionales capaces de entrenar, supervisar y mantener sistemas de IA. De hecho, llega a una conclusión llamativa al comparar el presente con un artículo que escribió diez años atrás: antes defendía que los bancos necesitaban “programadores estrella” para sobrevivir, pero ahora sostiene que necesitan “entrenadores de código estrella”. Así que es un cambio de estratégico.

Durante la década de los 70, los matemáticos e informáticos se encontraron con un gran problema: a la par que los datos que procesaban las máquinas seguían aumentando, la búsqueda de estos requería saber cómo estas los guardaban.

En esa misma década, Edgar F. Codd, un matemático británico que trabajaba para IBM, publicó un artículo en el que desarrollaba el concepto de modelo relacional; es decir, con tablas interconectadas –formadas por filas y columnas– que eliminan esta barrera física.

Sus ideas dieron lugar en 1974 a SEQUEL –Structured English Query Language–, de la mano de Donald D. Chamberlain y Raymon F. Boyce, también investigadores en IBM, quienes crearon este para que se pareciera lo máximo posible al inglés, y que cualquier usuario pudiera usarlo.

Curiosamente, por un problema de derechos por otra marca registrada, tuvieron que cambiar al nombre de SQL, como se conoce a día de hoy, tanto por su pronunciación angloparlante como en su versión castellanizada.

Su explosión fue tal que se convirtió en un estándar, con lo cual aunque cambies de sistema, su base seguirá siendo la misma. Y, en la actualidad, continúa siendo esencial para programadores, analistas e investigadores.

La importancia de SQL: 50 años después sigue siendo imprescindible

A diferencia de lo que ocurre con lenguajes como Python o JavaScript, SQL no es un lenguaje de programación de propósito general, sino declarativo; es decir, que no le pides a la máquina una forma concreta de realizar el trabajo, sino que le pides los datos que quieres obtener.

Imagina esto como si tuvieras una tabla de Excel o cualquier hoja de cálculo. Con esto en mente, SQL se comporta de forma muy sencilla para sus diferentes acciones básicas: crear e insertar datos, leerlos, actualizarlos y borrarlos.

Esto es vital para servicios tan rutinarios como acceder a Netflix, ya que muchas plataformas, como esta de streaming, buscan tu usuario en la base de datos al intentar iniciar sesión, con el objetivo de verificar tu contraseña y mostrar tu catálogo personalizado.

Incluso en sectores estratégicos, como finanzas y banca, los registros de SQL son indispensables, ya que es uno de los lenguajes más consistentes y seguros, a pesar de que las inyecciones SQL son bien conocidas por los analistas de ciberseguridad.

Hasta en ese videojuego que guarda un montón de inventario, estadísticas y horas de juego, SQL se convierte en uno de los principales aliados para que todo funciones de forma estable y sin errores.

Si estudias programación o eres un aficionado de este tipo de herramientas, hay varias formas de aprender este lenguaje sin que resulte complicado y, en muchos casos, con un punto de diversión.

Juegos, cursos gratuitos y foros para aprenderlo todo sobre SQL

Comenzar el aprendizaje de SQL es como cualquier otro lenguaje, ya que tendrás que aprender los conceptos esenciales, como pedir datos con SELECT, especificar la tabla con FROM, filtra información con WHERE, así como practicar con operadores matemáticos.

Domina estos términos básicos y verás cómo todo lo siguiente es mucho más sencillo, ya que la comunidad comparte numerosas soluciones a problemas que, seguramente, otros ya han enfrentado. Aquí puedes entrar en comunidades como r/SQL o r/learnsql en Reddit, que son algunas de las más activas.

También en Stack Overflow encontrarás recomendaciones y consejos ante errores muy frecuentes de otros programadores que ya han tenido que lidiar con estos.

Para avanzar hacia búsquedas o filtros más complejos, lo mejor es elegir alguna plataforma que funcione como un videojuego, ya que evitarás tener que ponerte desde el principio con herramientas profesionales, pero dominarás el manejo de SQL.

En este ámbito, SQL Murder Mystery es una de las mejores alternativas que puedes utilizar, ya que tendrás que resolver crímenes cruzando las bases de datos que tiene la policía en sus manos. Es el acercamiento más divertido que puedes tener hacia este lenguaje.

Otra opción es SQLBolt, que cuenta con un tutorial interactivo que divide la teoría a la izquierda –de forma muy resumida para que no se haga muy denso– y los ejercicios en el lado derecho.

Si ya has dominado los anteriores, un escalón por encima en dificultad se encuentra la introducción a SQL de Kaggle, con la que tendrás ejemplos de código real sobre bases de datos masivas en la nube, aproximándose ya a lo que te encontrarías en la vida real.

En la cúspide de los juegos, se encuentra LeetCode, una página que ya te ofrecerá lo mejor para poder superar entrevistas con nivel técnico en el manejo de SQL.

A partir de este punto, cuando sientas que ya has dominado todos estos videojuegos, lo mejor es pasar al mundo de lo real. Y lo mejor de todo: no vas a tener que pagar por licencias ni realizar configuraciones extrañas.

Una de las mejores aplicaciones es DBeaver, que se utiliza para gestionar bases de datos y lo utilizan miles de personas en su rutina.

Pero también puedes optar por un motor de bases de datos ultra ligero, como SQLite, con el que no vas a necesitar instalar nada muy complejo y tampoco requiere de servidores, ya que eso implicaría otro tipo de conocimiento.

Para practicar con cada una de ellas, o la que más te haya gustado, lo mejor es conseguir bases de datos desde Kaggle o Our World in Data, donde encontrarás archivos CSV de todo tipo.

Por ejemplo, puedes acceder a estadísticas de Spotify, datos agregados del cambio climático a lo largo de los años, el precio de las entradas de cine, o cualquier otra temática que se te puede ocurrir.

Simplemente importa este CSV en DBeaver o la que hayas elegido y pon en práctica todos los conocimientos adquiridos de SQL. Notarás que, desde aquel primer juego y conceptos básicos, has alcanzado un nivel profesional para hacer frente a cualquier entrevista.

Con esto es posible que haya un consumo innecesario de ancho de banda, rastreo de actividad y ralentización de conexiones. Por esa razón, cada vez más usuarios buscan alternativas de bloqueadores a nivel de red.

De aquí ha surgido un nuevo proyecto desarrollado por el ingeniero egipcio conocido como ZedAxis, que plantea una perspectiva distinta. Todo se ha logrado con una diminuta placa de bajo coste para bloquear cientos de miles de dominios publicitarios.

¿Quieres saber cómo es posible conseguir este resultado? Solo se tuvieron que invertir 5 euros para restringir la publicidad excesiva de internet, sin necesidad de instalar extensiones o aplicaciones en cada equipo.

Un ESP32-C3 de apenas 5 euros que funciona como bloqueador DNS

Imagínate poder hacer un bloqueo de anuncios efectivo con un dispositivo que parece un pendrive y que puedes conectar directamente al router WiFi para que comience a funcionar.

Todo eso con un presupuesto de solo 5 euros. Para ello, tal y como se puede ver en el vídeo, el proyecto de ZedAxis se ha basado en una placa ESP32-C3 SuperMini, un microcontrolador muy económico que incorpora conectividad WiFi, Bluetooth 5.0 y alimentación mediante USB-C.

Básicamente, es todo lo que se requiere para hacer que haya un buen funcionamiento para lograr estos objetivos. A diferencia de soluciones más conocidas basadas en Raspberry Pi, esta alternativa es económica, incluso más que opciones de pago como apps y extensiones para Chrome u otros navegadores.

Según la documentación del desarrollador, el dispositivo actúa como un "DNS sinkhole", es decir, intercepta las consultas DNS y bloquea aquellas que coinciden con dominios relacionados con publicidad o seguimiento digital.

La instalación también resulta relativamente sencilla. El creador mostró el funcionamiento en un vídeo publicado en YouTube, donde conecta la placa a un puerto USB de un router y gestiona la configuración desde un panel web.

El sistema incluye descubrimiento mediante mDNS, actualizaciones OTA (Over The Air) y acceso remoto a la administración del dispositivo. De este modo, se mantiene actualizado sin tener que conectar la placa de nuevo.

El código fuente se encuentra disponible en GitHub bajo licencia MIT, lo que facilita que cualquier usuario pueda estudiar su funcionamiento, adaptarlo o incluso construir su propia versión.

La técnica que permite almacenar 537.000 dominios en solo 4 MB

La parte más llamativa del proyecto es la estrategia empleada para gestionar la lista negra porque es capaz de almacenar más de 500.000 dominios dentro de una memoria flash de apenas 4 MB.

Esto es realmente impresionante porque guardar los nombres completos de los dominios consumiría demasiados recursos. La manera en la que el programador pudo resolver el problema es por medio de una técnica basada en hashes FNV-1a de 40 bits.

Debido a esto, se consigue que todos los identificadores sean más compactos y, al hacer esta transformación, se almacenan directamente en la memoria flash.

Cuando llega una consulta DNS, el sistema calcula el mismo hash y realiza una búsqueda binaria para comprobar si el dominio está incluido en la lista negra.

Gracias a este enfoque, alrededor de 141.000 dominios pueden ocupar solamente unos 0,7 MB de almacenamiento flash, utilizando cerca de 50 KB de RAM para las comprobaciones, siendo innecesario disponer de PSRAM adicional.

Aunque el proyecto menciona la posibilidad de manejar hasta 537.000 dominios, en configuraciones reales suele limitarse a unas 250.000 entradas para reservar espacio destinado a actualizaciones OTA y otras funciones futuras.

Más allá del ahorro económico, el trabajo de ZedAxis llama la atención por la increíble optimización de software que se ha logrado en el proceso.

Se ha comprobado que cuando estos asistentes recomiendan paquetes de software para diferentes tareas de programación, con frecuencia incluyen alguno que no existe. Es una alucinación.

El HalluSquatting se aprovecha de este software inventado para engañar al agente de IA, y conseguir que instale malware. Vamos a ver cómo funciona.

Qué es el HalluSquatting

Investigadores de la Universidad de Tel Aviv University, y las empresas Technion e Intuit han identificado esta nueva forma de hackear un PC.

En sus pruebas han descubierto que Cursor, Gemini, GitHub Copilot y compañía tienden a invertarse nombres de paquetes de software que no existen, con un increíble ratio de entre el 80 y el 100%. Aún más asombroso es que varias de estas IA se inventan el mismo nombre, seguramente porque han sido entrenadas con los mismos datos (falsos).

El HalluSquatting consiste en rastrear y probar la IA que genera código, para identificar el software falso que se inventa. Entonces el hacker crea en GitHub y otros repositorios, un software con ese mismo nombre.

Como para estos asistentes de IA esa herramienta imaginaria es real, la descarga por su cuenta. O lo hace el propio usuario porque se lo ha recomendado la IA. Si se usa un agente de IA, puede hacerlo por su cuenta sin que el usuario se entere.

Una vez instalado en el PC, estos investigadores han probados dos variantes. Por un lado, ese software falso descarga un malware que infecta el PC.

Otra versión aún más peligrosa, es la que genera prompts que le dice a la IA que copie ficheros, rastree contraseñas, y otras tareas de espionaje o robo de datos. El antivirus no detecta nada porque ese software falso no tiene malware, y los prompts que genera parece un uso estándar del usuario: copiar ficheros, ver fotos, enviarlas a cierto sitio. Pero en realidad se están enviando a los ciberdelincuentes.

Estos investigadores han enviado toda la información del HalluSquatting a las compañías de IA antes de hacer público el descubrimiento, así que se supone que ya lo están parcheando... si se puede... Pero es un aviso de que, con la IA, nos adentramos en territorio desconocido. Abre nuevos horizontes, pero también nuevas formas de hackear, mucho más complicadas de detectar que un simple virus.

Esta discusión está lejos de terminar, pero dentro de todo este contexto, están proyectos de gran magnitud como el kernel de Linux que muestra una perspectiva pragmática. De hecho, es Linus Torvalds, el creador, quien ha dicho que su trabajo no es "anti-IA" como muchos piensan.

En vez de ir en contra de este tipo de tecnología, recomienda analizar bien su uso porque, si bien es uno de los mayores temores dentro del sector, tiene sus beneficios y negarse al cambio solo es una barrera para avanzar.

Linus Torvalds defiende el uso de la IA desde una perspectiva práctica

Linus Torvalds ha hablado en varias ocasiones de la inteligencia artificial y toda la situación que se está generando con respecto a esta herramienta en la programación, siendo uno de los veteranos más admirados del sector.

Desde que el famoso ingeniero de software finlandés ha sido tajante con los "anti-IA", la polémica ha ido creciendo cada vez más. Todo ha comenzado con una conversación en las listas de correo del kernel de Linux sobre Sashiko.

Se trata de una herramienta de IA que sirve para inspeccionar los parches propuestos y así detectar problemas antes de que puedan llegar a formar parte del código del sistema principal.

Lo bueno de esta opción es que no modifica el código ni aprueba cambios por sí sola, sino que requiere de intervención y supervisión para determinar si las soluciones que selecciona son las correctas.

Ante las críticas de algunos desarrolladores que creen que el uso de estos asistentes puede aumentar el volumen de falsos positivos o generar trabajo extra para los mantenedores, Torvalds respondió de manera contundente.

"Me doy cuenta de que a algunas personas realmente no les gusta la IA, pero esta es un área en la que estoy dispuesto a poner mi pie absolutamente como mantenedor de alto nivel".

También añadió que “la IA es una herramienta, al igual que otras herramientas que utilizamos. Y es claramente útil”, determinando así que mantiene una postura a favor, pero no "a ciegas" sobre esta tecnología.

Es decir, a lo que se refiere es que, mientras sea utilizada adecuadamente en las circunstancias necesarias, puede ser una ventaja realmente grande para los equipos de trabajo. Ahora, si hay una dependencia, ahí sí que se puede poner un pero.

Según explicó, el objetivo es garantizar que los modelos de lenguaje ayuden a los mantenedores en lugar de crearles más inconvenientes de los que hay.

De hecho, dejó claro que nadie estará obligado a utilizar estas herramientas, aunque tampoco respaldará intentos de impedir que otros desarrolladores las empleen dentro de sus flujos de trabajo.

El mérito técnico pesa más que el miedo a las nuevas herramientas

El aspecto más relevante de sus declaraciones es que Torvalds sostuvo que Linux existe para construir tecnología de calidad y que todas las decisiones deben ser tomadas si hay buenos resultados. que las decisiones dentro del proyecto deben tomarse en función de los resultados obtenidos.

"En la comunidad del kernel hacemos código abierto porque da como resultado una mejor tecnología" es lo que dijo sobre el tema, agregando que también y "tomamos decisiones basadas principalmente en el mérito técnico. No tengo miedo a las nuevas herramientas".

Tener miedo es solo una barrera para avanzar hacia el futuro y eso es lo que quiere dar a entender el ingeniero del pingüino Tux. Diversos informes señalan que el proyecto puede aceptar contribuciones creadas con ayuda de inteligencia artificial siempre que el autor humano asuma la responsabilidad.

Aunque hay muchos asistentes virtuales enfocados en programación, Sashiko representa un enfoque diferente con su revisión técnica. Por lo tanto, adaptarse poco a poco a esto es lo que va a garantizar trabajo, estabilidad y buena praxis de la IA.

Con ayuda de otros dos ciberdelincuentes, Zyaire Dontaevious Zamarion Wilkins (fascinante nombre) publicó en Steam ocho juegos infectados con malware. Los títulos que ha desvelado el FBI son BlockBlasters, Dashverse, Lunara, PirateFi, y Lampy. Todos son títulos sencillos que parecen juegos de móvil. Ya han desaparecido de Steam.

Según la orden de detención, Wilkings y su equipo promocionaron los videojuegos con malware integrado en redes sociales y plataformas de mensajería como Discord, Telegram, X y LinkedIn, y animaron a otras personas a descargarlos.

Juegos de Steam con malware

El objetivo principal de estos “conspiradores”, como los llama el FBI, eran los usuarios de Steam con criptomonedas. Así que usaron bots para identificar a personas con carteras de criptos, y les enviaron mensajes personalizados invitándoles a probar los juegos.

Usando este sistema consiguieron engañar a 8.000 usuarios de Steam, para descargar sus juegos y, con ello, el malware. Lo usaron para obtener cuentas de usuario y contraseñas, entre ellas, las de su monedero de criptomonedas.

Así pudieron robar unos 80 monederos de criptomonedas, con unos 200.000 euros. Curiosamente, parte de este dinero se usó para comprar 150 tarjetas regalo que utilizaron para pedir comida a UberEats.

La pregunta que todo el mundo nos hacemos es: ¿Cómo puede colarse malware en Steam? Es aún más grave porque este joven ciberdelincuente estuvo activo en Steam, así como sus juegos infectados, desde mayo de 2024 a principios de 2026.

Según la denuncia, Wilkings creó varias cuentas de desarrollador, usando correos de Gmail y datos robados de ciudadanos estadounidenses. Si alguna vez te has preguntado qué hacen los hackers cuando te roban tus datos personales y tu DNI, aquí tienes un ejemplo.

Con estas cuentas de desarrollador, pudo subir a Steam sus ocho juegos con malware, y comenzar la estafa.

Que se cuele malware en Steam es raro, pero pasa, igual que ocurre en la Play Store de Google. Además del método explicado, en otra ocasiones los ciberdelincuentes hackean las cuentas del desarrollador para infectar su juego sin que se entere. O compran un juego a los creadores, y luego lo infectan.

En todo caso, el responsable último es Valve, que debería ser más eficaz detectando los juegos con malware. Noticias como esta desgastan la confianza que tienen los usuarios en la seguridad de Steam.

Si una máquina ya puede hacer lo que un desarrollador junior es capaz, ¿qué hace especial a los profesionales? Es algo que se mantiene la mente de muchas personas, pero la realidad es que la inteligencia artificial no va a reemplazar a los humanos.

Sin embargo, Kent Beck, una de las figuras más influyentes en la programación, afirma que hay que adaptarse para poder sobrevivir al impacto tecnológico. Ya no se trata solo de lo técnico, sino también de la capacidad de aprender habilidades para volverse un "ingeniero de producto".

Kent Beck cree que el reto de los programadores ya no es únicamente técnico

La experiencia en arquitectura de sistemas o diversos lenguajes de programación son sectores que están siendo abarcados por la inteligencia artificial gracias a los distintos asistentes disponibles en la actualidad.

Si bien ya muchos expertos han hablado sobre qué estudiar para sobrevivir a la IA, Ken Beck tiene algo muy importante que agregar y que se alinea con la perspectiva del padre de Claude Code, Boris Cherny.

Las declaraciones han sido tomadas de la reciente entrevista en el podcast The Pragmatic Engineer. Según explica, los asistentes virtuales como Codex de OpenAI y otros han causado una transformación en el rol de los ingenieros de software.

Estas tecnologías multiplican la productividad a un punto que antes era inimaginable. Ahora, con un prompt puedes aumentar la velocidad de un proyecto considerablemente y es eso lo que hace dudar a muchos.

No obstante, en la conversación dijo que "a veces somos un poco imbéciles", haciendo referencia a ciertas limitaciones sociales que históricamente han acompañado a parte del colectivo de programadores.

Beck afirma que la mayoría de los programadores siempre han destacado por su capacidad técnica, pero actualmente ese no es el foco porque no solo hacen falta esas habilidades. Además de estos conocimientos, se necesita comunicación y empatía.

"No necesariamente tenemos buenas habilidades de regulación emocional. No tenemos empatía natural" es lo que agregó, aclarando que son características cruciales para un entorno laboral donde la interacción humana gana importancia.

Dominar una computadora y aprender a programar ya no basta para construir una carrera exitosa en los próximos años. Con el crecimiento de la IA, el crecimiento profesional depende de los otros factores a los que normalmente un desarrollador no está acostumbrado.

Como creador de Extreme Programming (XP), pionero del desarrollo guiado por pruebas (TDD) y uno de los firmantes del Manifiesto Ágil, decir esto tiene muchísimo peso en la industria.

La IA impulsa el nacimiento del "ingeniero de producto"

Generar grandes cantidades de código, crear prototipos funcionales o acelerar tareas repetitivas es algo que se lo puedes asignar a Claude Code, por lo que el papel de los programadores no va a ser reemplazado u olvidado, sino que va a cambiar.

Las funciones principales que podrían tener los profesionales durante la siguiente década son la supervisión, validación y coordinación.

De hecho, es algo que ya se está viendo en la actualidad, donde muchos reportan que ahora es necesario invertir más tiempo en revisar y mantener código que crearlo desde cero.

Junto a declaraciones de Amol Avasare, director de crecimiento de Anthropic, recogidas por Business Insider, los ingenieros que utilizan asistentes virtuales son de dos a tres veces más veloces.

De aquí está surgiendo el perfil híbrido que algunas empresas llaman "ingenieros de producto", los cuales están centrados en pequeños gestores de producto que se encargan de responsabilidades que van más allá del código.

Esto incluye gestionar expectativas de diferentes áreas, colaborar con diseñadores, comunicarse con responsables de negocio y coordinar a múltiples partes interesadas. Por lo tanto, adaptarse a estas nuevas exigencias es lo que podría garantizar un trabajo en el futuro.

Ahora, una nueva predicción de Elon Musk ha vuelto a encender la conversación al sugerir que la programación tradicional podría dejar de ser necesaria mucho antes de lo que muchos especialistas imaginan.

Básicamente, la profesión de programador como se conoce está "obsoleta". El magnate insiste en que este 2026 será el final.dd los desarrolladores si no se adaptan a los nuevos roles necesarios de la industria informática.

Musk anticipa el fin de la programación tradicional impulsado por la IA

La informática está mutando significativamente debido a la influencia de la inteligencia artificial. Grandes figuras como el padre de Claude Code advierten sobre los cambios en los roles de programación que van a ser cruciales para el futuro.

Ahora, el director ejecutivo de Tesla, Elon Musk, aseguró durante una reciente conferencia que el desarrollo de software mediante lenguajes como Python, JavaScript, Rust y similares, podría estar llegando a su etapa final.

No quiere decir que sea el fin 100% del sector entero, sino que está pasando una por transición. Según explica el magnate dueño de Space X y Neuralink, la inteligencia artificial avanzará hasta el punto de generar directamente el código máquina o binario necesario para ejecutar aplicaciones, eliminando el paso intermedio que actualmente realizan los programadores.

“Creo que, en realidad, las cosas tal vez se muevan incluso a finales de este año hasta el punto de que ni siquiera te molestes en codificar. La IA simplemente crea el binario directamente... [La codificación tradicional es] un paso intermedio que en realidad no será necesario, probablemente a finales de este año, diría yo”.

La visión del empresario encaja con la estrategia que Tesla mantiene alrededor de la conducción autónoma, los robots humanoides Optimus, la infraestructura Dojo y los futuros sistemas de IA que dependen de ciclos de desarrollo cada vez más automatizados.

Aunque la predicción parece extrema, llega en un momento en el que varias compañías ya muestran resultados concretos. Tesla sostiene gran parte de su narrativa de crecimiento sobre inteligencia artificial y autonomía, mientras que Microsoft y Google han convertido las herramientas de generación de código en piezas clave de sus ecosistemas empresariales.

El objetivo común es aumentar la productividad de los equipos de ingeniería y reducir el tiempo necesario para crear, probar y desplegar software a gran escala.

Anthropic, Microsoft y Google muestran señales de una transformación acelerada

Parte de la atención generada por las declaraciones de Musk proviene de datos recientes publicados por Anthropic en el informe oficial “When AI builds itself”.

La compañía reveló que durante mayo de 2026 más del 80% del código incorporado a su base de software fue escrito por Claude, su modelo de inteligencia artificial. Además, indicó que sus ingenieros integraron aproximadamente ocho veces más código por día que en 2024.

El informe también señala que las capacidades de la IA continúan creciendo rápidamente. Anthropic afirma que la duración de las tareas que los modelos pueden completar de manera fiable se ha duplicado aproximadamente cada cuatro meses.

Según la empresa, Claude Opus 4.6 ya es capaz de gestionar tareas equivalentes a unas 12 horas de trabajo humano continuo. La compañía considera que el código generado por IA se encuentra actualmente cerca del nivel de calidad producido por desarrolladores humanos y espera que incluso pueda superarlo durante los próximos meses.

Mientras tanto, Microsoft también se beneficia de esta tendencia. La compañía controla GitHub Copilot, una de las herramientas de asistencia para programación más utilizadas del mercado.

Durante la presentación de resultados del tercer trimestre fiscal de 2026, Satya Nadella informó que el negocio de inteligencia artificial de Microsoft superó una tasa anualizada de ingresos de 37.000 millones de dólares, un crecimiento interanual del 123%. Además, las obligaciones comerciales pendientes de ejecución alcanzaron los 627.000 millones de dólares.

Google tampoco se queda atrás. La empresa continúa impulsando Gemini y AlphaCode como parte de su estrategia en programación asistida por IA, respaldada por el rápido crecimiento de Google Cloud.

La carrera ya no se centra únicamente en crear mejores modelos conversacionales, sino en construir sistemas capaces de desarrollar software de manera cada vez más autónoma.

Aun así, la desaparición total de los programadores sigue siendo un escenario discutible. Incluso Anthropic reconoce que los ingenieros humanos continúan desempeñando funciones esenciales relacionadas con la dirección estratégica, la toma de decisiones, la validación de resultados y la definición de objetivos.

En lugar de desaparecer, muchos especialistas consideran que el trabajo evolucionará hacia tareas de supervisión, arquitectura de sistemas y coordinación de agentes inteligentes.

Lo que sí parece evidente es que el mercado laboral tecnológico ya está sintiendo el impacto. Los despidos vinculados a la adopción de inteligencia artificial han aumentado durante 2026 y numerosos perfiles técnicos enfrentan una redefinición de sus responsabilidades.

Por ahora, la afirmación de Musk debe interpretarse más como una señal de la dirección en la que avanza la industria que como una certeza absoluta.

Sin embargo, el creciente volumen de inversión en IA por parte de Tesla, Microsoft, Google y Anthropic demuestra que el desarrollo de software está entrando en una etapa de transformación profunda cuya velocidad podría sorprender incluso a los profesionales más experimentados.

Python se ha convertido en uno de los lenguajes con mayor transición hacia esta tecnología, pero independientemente del ecosistema, el impacto es rápido y contundente.

Por mucho que se luche contra la inteligencia artificial en este ámbito, el cambio debe darse sí o sí para las profesiones. Para poder adaptarse a esta nueva velocidad de trabajo, hay que actuar diferente como desarrolladores, según explica el experto Charlie Mash.

¿A qué se refiere con esto? El debate actual con respecto a los modelos de IA es amplio, pero este especialista toca un punto particular que parece estar pasando por alto, cuándo podría ser crucial para el futuro de los empleados.

La IA escribe más código, pero la supervisión humana gana importancia

Boris Cherny (creador de Claude Code) no es el único que ha dejado de escribir código con la implementación de la inteligencia artificial, pues Charlie Marsh, fundador de Astral (Ruff y uv), se suma a la lista.

Después de que su empresa fuera adquirida, pasó a formar parte del equipo Codex de OpenAI y ahora admite que ya no trabaja manualmente como antes. La gran parte del trabajo en cuanto a escritura de codificación se la encarga a la inteligencia artificial.

Según European Central Station, en una conversación con Ryan Peterman en The Peterman Pod, el experto indica que no solamente es una tecnología que ha cambiado considerablemente la velocidad, sino que también ha generado una preocupación adicional al tener que supervisar profundamente lo que se genera con los prompts.

"Charlie, cuando enviabas PR antes, podíamos aprobarlos después de un vistazo rápido; ahora tenemos que estar 100% concentrados al revisar, porque este código fue generado automáticamente por ti con IA."

La ayuda de la IA es buena, pero hasta cierto punto, porque se tiene que invertir tiempo en comprobar que todo esté bien. Por eso, para Marsh, la automatización no elimina la necesidad de análisis, validación y criterio técnico.

Esto ha hecho que el método de trabajo de la programación esté cambiando drásticamente tras la generación de código masiva. Se pueden obtener miles de líneas en tan solo unos pocos minutos, pero el enfoque de los trabajadores ahora se dirige a determinar que las funciones sean correctas y solucionar posibles errores.

En otras palabras, el trabajo se desplaza de la producción al control de calidad. Al mismo tiempo, otro de los problemas es que el gasto de la revisión no ha disminuido con el mismo ritmo en el que está creciendo la magnitud del trabajo.

Por ejemplo, los mantenedores deben dedicar mucho tiempo a la inspección de código y el autor que ejecuta los prompts o estructura el proyecto aprende menos. Esto crea varios inconvenientes en la industria que podrían estar pasando desapercibidos.

La velocidad ya no basta: comunicar y construir comunidad también es esencial

Marsh piensa que ya no es suficiente simplemente con aumentar la productividad cuando el riesgo de que la calidad del código es grande. En paralelo, hay inconvenientes como la disminución del aprendizaje de los programadores y el mantenimiento más grande para las empresas.

En sí, escribir líneas de programación ya no es el núcleo de la profesión y esta perspectiva se alinea con otras de varios expertos que han hablado sobre el cambio que está llegando a la industria con estos asistentes virtuales.

Según el experto, en realidad el futuro de los desarrolladores se va a centrar en la capacidad de revisar, comunicar, priorizar y dirigir sistemas en lugar de limitarse a producir código.

Hay que tener claro que no es un producto propio de OpenAI. Work Louder ya tiene un producto similar de marca “blanca”. Esta versión limitada, que solo se venderá hasta que se agote el stock, ha sido personalizada por OpenAI para hacerlo compatible con Codex, de forma que no hay que instalar apps o drivers: al conectarlo al PC, Codex lo reconoce automáticamente.

Se trata de un teclado inalámbrico que no sirve para teclear, sino para controlar las tareas y agentes de IA que uses con Codex. Es completamente personalizable, así que puede usarse con otras IA.

Así funciona Codex Micro de OpenAI

Estamos ante un miniteclado con 12 teclas, un minijoystick y un botón giratorio. Las seis teclas superiores son transparentes, para que puedas ver la luz LED. A estos botones les asignas una tarea o agente de IA de Codex que estés utilizando en cada momento.

Un código de luces te informa sobre cómo evoluciona cada tarea: Blanca significa que está en espera, Morada que está pensando, Verde que ha terminado, Amarillo que espera una instrucción humana, y Rojo que ha ocurrido un error. Al tocar la tecla, se abre la ventana de ese agente o tarea en el monitor. Es una forma rápida de controlar el flujo de trabajo y mantener todo vigilado.

Las otras seis teclas dan acceso a diferentes funciones de Codex o el PC, como aceptar cambios, rechazar resultados, pulsar para hablar, iniciar nuevas conversaciones, activar acciones personalizadas al instante y mucho más.

Estas seis teclas inferiores se pueden extraer. Hay 32 teclas disponibles que representan tareas populares cuando se emplean agentes de IA, o se genera código.

El botón giratorio permite ajustar la potencia de “pensamiento” de Codex: baja al mínimo para tareas sencillas, y súbelo para que la IA se esfuerce al máximo.

Finalmente, el minijoystick actúa como un minicursor para moverte por menús o elegir opciones.

Este teclado Codex Micro de OpenAI y Work Louder parece bastante práctico cuando utilizas IA generativa de código, pero no es barato. Cuesta 230 dólares, unos 200 euros, y ya está a la venta en su página web, en unidades limitadas.

Justo por esto es que hay que tener cuidado, porque la popularidad que tiene actualmente la está convirtiendo en uno de los objetivos de los cibercriminales. Se ha detectado una campaña maliciosa que usa repositorios públicos para esparcir malware en millones de equipos.

Los hackers están creando imitaciones de programas como WinRAR, Malwarebytes, Postman, Krita y otros que normalmente usas a diario para engañarte y hacer que infectes por tu propia cuenta el sistema.

La mayor parte de los esfuerzos de los piratas informáticos están enfocados en robo de información y virus, pero aunque GitHub está eliminando parte de todo el código infectado, hay algo sumamente importante que debes saber para cuidarte de estos riesgos.

Una campaña masiva utilizó repositorios falsos para distribuir malware

¿Has usado GitHub? Es importante que prestes atención a la situación actual por la que está pasando la famosa plataforma de repositorios. Descargar e instalar programas desde aquí no siempre es seguro.

La firma de ciberseguridad Arctic Wolf identificó una operación que utilizó 292 repositorios falsos de GitHub para imitar software legítimo. Todo apunta a un acto malicioso de los ciberdelincuentes que consiste en engañar a los usuarios para que infecten los ordenadores con virus sin darse cuenta.

Esta táctica es tan peligrosa debido a que las diversas apps se hacen pasar por proyectos relacionados con software de seguridad, servicios de criptomonedas, utilidades para desarrolladores, plataformas de correo seguro, herramientas para macOS e incluso servicios de gaming.

La investigación comenzó después de que la compañía detectara que uno de sus propios productos estaba siendo suplantado dentro de esta campaña iniciada el 26 de junio.

Según el informe, tras encontrar e investigar las coincidencias, en cada uno de estos repositorios sospechosos se encontraba un archivo README que contenía enlaces que dirigían a las víctimas hacia páginas diseñadas para distribuir malware.

El phishing estaba pensado para transmitir confianza al replicar con exactitud cada uno de los elementos visuales, insignias y botones de las interfaces de las empresas para que los usuarios pudieran seguir el proceso "como siempre".

“Cuando el usuario ejecuta el ejecutable, gup.exe carga lateralmente libcurl.dll, que decodifica y ejecuta reflexivamente un ladrón de información integrado completamente en la memoria”.

Además de esto, se descubrió que la mayoría utilizaba una plantilla HTML y JavaScript reutilizada entre las distintas marcas. “Su script del lado del cliente analiza la ruta URL en dos segmentos”, es lo que dice la compañía sobre el modus operandi, destacando que esto fue lo que hicieron para adaptar la apariencia.

Por otro lado, esta carga maliciosa llegaba mediante un archivo ZIP de gran tamaño cuyo nombre cambiaba aproximadamente cada minuto. Dentro del paquete se encontraban un archivo libcurl.dll modificado y una copia legítima y firmada de WinGUP, renombrada según el software que se estaba imitando.

Con esto, solo hacía falta que se ejecutara para que se aplicara la "carga lateral de DLL" y así empezar a inyectar el malware sin levantar sospechas de la plataforma o el sistema operativo.

BoryptGrab apunta a navegadores, criptomonedas y credenciales sensibles

El malware identificado presenta características asociadas a una variante de la familia BoryptGrab, un infostealer diseñado para recopilar información durante una única ejecución.

Utilizando el mismo método, la misión de los hackers era conseguir credenciales, cookies, datos de pago y datos almacenados en más de 19 navegadores web, además de 32 marcas de billeteras de criptomonedas.

Archivos en el escritorio o en carpetas de documentos cuyos nombres sugieren que contienen contraseñas, copias de seguridad, billeteras digitales o frases de recuperación de los afectados, también están en el punto de mira.

Algunas de las plataformas vinculadas al inconveniente han sido las sesiones de Telegram, tokens de Discord, credenciales de Steam y la app de mensajería Max de Meta.

Arctic Wolf señala que el malware puede eludir mecanismos de cifrado vinculados a apps basadas en Chrome mediante la inyección directa de código en el proceso del navegador.

Los investigadores no lograron atribuir la operación a un grupo específico, aunque consideran probable que el operador hable ruso y que el móvil principal sea económico.

A pesar de que los desarrolladores de GitHub ya se encuentran eliminando gran parte de los repositorios maliciosos, todavía quedan decenas y por eso el equipo de Artic Wolf recomienda verificar siempre la autenticidad de los proyectos sobre fuentes oficiales antes de instalar.

Durante mucho tiempo estos han estado prácticamente a la par y por eso es que muchos ordenadores los comparan. Por eso, la decisión de elegir cuál aprender es complicada, ya que también hay varios factores como el rendimiento, el coste de mantenimiento, la velocidad y estabilidad.

Sumando el auge de la inteligencia artificial, hay que seleccionar con prudencia. Este paso va a ser crucial para determinar cómo vas a aplicar el desarrollo web, programación de sistemas, videojuegos, análisis de datos y otros puestos.

Si quieres conocer las diferencias entre las propuestas de Bjarne Stroustrup y Guido van Rossum, este artículo seguramente es todo lo que necesitas.

C++ y Python nacen con filosofías completamente distintas

Antes de adentrarte de lleno en los lenguajes de programación, tenías que entender que cada uno cuenta con sus ventajas y desventajas o enfoques determinados en ciertos tipos de desarrollo.

Por esto mismo es que es importante que tengas en cuenta las diferencias que hay entre Python y C++. Empecemos por la primera, pues C++ nació como una evolución del propio C, el cual estaba enfocado en aplicaciones y sistemas.

De aquí parte también su programación centrada en tipado estático, compilación nativa y gestión explícita de recursos. Por eso es que muchos proyectos de gran magnitud utilizan esta opción en la actualidad.

En cuanto a Python, fue diseñado para priorizar la simplicidad, la legibilidad del código y ser versátil. La documentación oficial explica que Guido van Rossum desarrolló el lenguaje a principios de los años noventa como sucesor del lenguaje ABC, buscando una experiencia de programación más limpia y productiva.

Este ecosistema funciona con tipado dinámico y mecanismos automáticos de gestión de memoria. Considerando esto, C++ se utiliza para desarrollo profundo que es más exigente, mientras que Python es un lenguaje de menor complejidad y mayor rapidez, destinado a diversos proyectos.

Ahora, esto no quiere decir que uno sea mejor que otro directamente, sino que responden a necesidades distintas en el ámbito de la programación y por eso es que tienes que saber bien cuáles son tus objetivos para decidirte por uno.

Si prestas atención a la tabla compartida, probablemente ya tengas una idea de lo que requieres para tus estudios.

Rendimiento, memoria y productividad

No hay nada más fundamental que el rendimiento en un lenguaje de programación y es que cada detalle cuenta cuando se realizan trabajos a gran escala.

En este caso, no hay duda de que destaca C++ al tener la capacidad de compilar directamente a código máquina, siendo capaz de aprovechar el procesador y minimizar la sobrecarga durante las ejecuciones necesarias.

Por ejemplo, muchos lo prefieren para motores gráficos, software de infraestructura y entornos embebidos, especialmente porque la gestión de memoria marca una diferencia importante debido a que tiene un control más preciso en asignación y liberación de recursos.

Con todas estas ventajas, tienes la posibilidad de crear aplicaciones optimizadas y estructuras de alta calidad, pero también hay que tener en cuenta que hay riesgo de errores si no se administra correctamente el proceso de construcción.

Python, por su parte, el enfoque está orientado a la recolección automática de memoria, algo que sirve para que se reduzcan los fallos comunes y el desarrollo sea un poco más "sencillo".

Aquí es donde la productividad juega un papel importante porque la sintaxis limpia y el ecosistema de bibliotecas que ofrece es algo que definitivamente sirve para ahorrar tiempo.

Si ya has escuchado sobre los frameworks que te encuentras aquí, entonces probablemente conozcas herramientas como NumPy, Pandas, Django, FastAPI o PyTorch.

Estos son hechos que hacen de Python una opción viable para inteligencia artificial, automatización y análisis de datos. De hecho, por esto mismo es que se ha ganado un lugar en el top de los mejores lenguajes de programación de la historia.

¿Cuánto más rápido es C++ que Python?

Tal y como se puede apreciar, ambos brindan productividad a su manera, por lo que es normal preguntarse cuál es de verdad más rápido.

En realidad, no hay una cifra que sirva para todos los escenarios, pero cuando se trata de tareas intensivas de procesamiento, C++ suele ser lo que has buscado.

La razón principal es que Python, en su implementación más común, CPython, ejecuta código a través de un intérprete que introduce una sobrecarga inexistente en un programa compilado en C++.

Esto quiere decir que es más rápido en operaciones matemáticas, simulaciones, motores de videojuegos y algoritmos altamente exigentes.

Sin embargo, hay que recordar que muchas aplicaciones Python utilizan bibliotecas de núcleos que se implementan en C y C++, por lo que puede adaptarse al combinar una experiencia de desarrollo rápida con niveles de rendimiento aceptables para los proyectos actuales.

En otras palabras, depende del método de trabajo al que estés acostumbrado o el que te parezca mejor de acuerdo a la comodidad que buscas.

¿Qué lenguaje es mejor para ti? La respuesta depende de lo que necesitas

Ahora que conoces un poco más de Python y C++, ¿cuál sería el mejor para ti? Varios actores dependen de esta decisión. Para simplificarlo, es necesario ponerse en contexto de lo que podrías necesitar para tus trabajos u objetivos.

Si quieres aprender programación, aprender cómo crear apps web, automatizar procesos, generar proyectos de inteligencia artificial y otras cosas por el estilo, Python sigue siendo una opción versátil y recomendable con una curva de aprendizaje a la que es fácil adaptarse.

Actualmente, es uno de los lenguajes más demandados en la industria y se espera que siga así durante varios años. Para trabajar en videojuegos, redes de alto rendimiento, computación científica avanzada o software donde cada milisegundo cuenta, C++ ofrece ventajas difíciles de igualar.

Aquí tienes un control directo de hardware y optimización de código a nivel preciso. Eso sí, requiere además esfuerzo de aprendizaje, pero una vez que lo dominas, el potencial de tus trabajos será realmente grande.

A partir de aquí, la elección queda a tu disposición, pero recuerda que muchas empresas ya no plantean este debate de comparar directamente porque Python y C++ suelen convivir dentro del mismo proyecto.

Esa combinación permite aprovechar las fortalezas de ambos mundos. Por eso, la pregunta correcta no es cuál es mejor en términos absolutos, sino cuál resuelve mejor el problema que tienes delante.

Si tu prioridad es desarrollar rápido, Python probablemente sea la mejor respuesta. Pero, si necesitas el máximo rendimiento posible, C++ sigue siendo uno de los estándares de referencia de la industria.

Los modelos de IA han influido tanto en el desarrollo de proyectos que el padre de Claude Code, Boris Cherny, ha admitido que ha pasado medio año sin escribir en una sola línea de código como solía hacerlo hace un tiempo, antes de que llegaran los asistentes virtuales.

Este tipo de cosas es justo por lo que muchas personas tienen miedo de perder el trabajo ante plataformas como GitHub Copilot y similares. Sin embargo, el mismo creador del generador de código de Claude cree que, en vez de reducir los equipos de programación, podía llegar a multiplicarlos por 100.

¿Cómo sería esto posible y qué sentido tendría en la industria de la informática? Parece que, si todo toma un buen rumbo, el destino de los desarrolladores estará a salvo.

La predicción de Boris Cherny: más programadores, pero menos “ingenieros” tradicionales

¿Qué pasará con la gobernación en solo unos años? En realidad, nadie lo sabe exactamente, pues muchos expertos tienen opiniones tan buenas como malas al respecto.

Por ejemplo, el método de trabajo que se ha vuelto una tendencia llamado Programadores X10 está dando mucho de qué hablar porque consiste en multiplicar la productividad de un desarrollador 10 veces implementando la inteligencia artificial.

Como consecuencia, se están reduciendo los equipos de trabajo y probablemente eso va de la mano con el temido desempleo masivo.

Ahora imagínate que sea un "Programadores X100", pues eso no está tan lejos de la realidad. Aquí es donde juega un papel importante la filmación de Cherny, quien dice que las personas que se dedican a esta profesión podrían multiplicarse por 100, en vez de ser sustituidas.

"No creo que vayamos a llamarlos ingenieros. Pero si hablamos de personas que escriben código, o que utilizan agentes para escribir código, creo que habrá 100 veces más ingenieros de los que hay hoy".

Según las estadísticas de JetBrains, actualmente existen aproximadamente 20,8 millones de programadores en la industria (2025), por lo que hacer esta multiplicación del padre de Claude, daría como resultado 2.080 millones de desarrolladores.

La verdadera pregunta es: ¿por qué se multiplicarían y no se reducirían? Pareciera que, lamentablemente, tendría más sentido que hubiera menos. De por sí, el crecimiento del sector se ha ido dando de manera exponencial año tras año.

Desde la perspectiva de Cherny, la realidad es que va a haber una transición durante este lapso de tiempo. En entrevistas recientes, explicó que lleva más de seis meses sin escribir manualmente una sola línea de código y que el 100% del código que aparece bajo su nombre durante ese período ha sido generado por Claude.

Durante una conversación en Lenny's Podcast compartida por European Central Station, Cherny anticipó que el título de “ingeniero de software” podría ser olvidado y en vez de usar este término, lo más probable es que haya perfiles más cercanos al concepto de “builder” o constructor.

La razón de esto se debe a que programar ya no requiere que se domine cada detalle técnico desde cero y esto podría motivar a muchos a dedicarse al desarrollo.

No es como antes, que se tenía que pasar por un proceso de aprendizaje más extenso y profundo. Si no sabes algo, se lo preguntas a la IA o, incluso, le indicas que te haga exactamente lo que necesitas. Esto hace una diferencia realmente grande, pero el verdadero impacto se verá reflejado alrededor de 2030, según Cherny.

Eso quiere decir que la programación no va a desaparecer, sino que será más accesible y se utilizará junto con otras disciplinas, siendo una posible esperanza de que se mantengan los trabajos.

Aunque Python, JavaScript o Rust también son importantes en la actualidad, gran parte de la infraestructura tecnológica sigue dependiendo directa o indirectamente de C.

Lo curioso es que su nombre es peculiar porque no se parece a ningún otro y esto a veces genera dudas a aquellos que están estudiando desde cero sus funcionalidades.

Una de las preguntas que más suelen surgir es si existió realmente un lenguaje B antes que C. ¿Hubo una versión A? ¿Qué ocurrió con la letra D? Cuando empiezas a ver su historia desde esta perspectiva, entiendes que ese pequeño proyecto dentro de Bell Labs ha sido más complejo y extenso de lo que se piensa.

De BCPL a B: el origen de la letra C

¿Por qué C se llama así? Para poder entender esto hay que remontarse a la década de 1960, una época en donde la empresa Bell Labs se consideraba como uno de los centros de investigación más importantes de todo el planeta.

Allí trabajaban figuras como Ken Thompson y Dennis Ritchie. Los mencionados expertos constantemente trabajaban en el desarrollo de sistemas operativos o herramientas de programación, logrando avances importantes para toda la industria tecnológica.

Según el histórico artículo de Dennis Ritchie sobre la evolución del lenguaje, C nació entre 1969 y 1973 en paralelo al desarrollo temprano de Unix. Su antecedente directo fue B, y este a su vez provenía de BCPL.

BCPL (Basic Combined Programming Language), fue diseñado por Martin Richards en 1966 como una simplificación de CPL (Combined Programming Language). Este era categorizado como un lenguaje sencillo y sin tipos, pues la idea de su composición era que fuera más fácil el proceso de generar compiladores y software.

En un punto, Thompson requería de una herramienta que fuera más práctica para trabajar en Unix, pero no había ninguna que cumpliera con las exigencias del momento. Por esto mismo es que utilizó los principios del BCPL para finalmente crear B.

Esto no representaba una secuencia alfabética iniciada previamente por un lenguaje A, ya que era la simplificación derivada de BCPL, dejando a C como un sucesor directo tras el primer nombre.

Cómo B evolucionó hasta convertirse en C

Para los primeros sistemas Unix, B era un aspecto fundamental, pero todavía tenía limitaciones al no tener tipos y, además, las computadoras comenzaban a evolucionar.

Esto llevó a que se necesitaran mejoras grandes para que se pudieran aprovechar los recursos de hardware y expandir las capacidades.

De esta manera, los tipos de datos fueron incorporados para que la memoria fuera más eficiente y vieron un control más preciso en la información que se almacenaba. Así, C evolucionó desde el lenguaje sin tipos BCPL y por eso esas novedades se convirtieron en las características cruciales.

Un dato interesante es que no siempre fue tan popular y al comienzo fue conocido solo como "Nueva B" debido a que se consideraba como una actualización. Cuando de verdad se marcaron diferencias, tuvieron que nombrarlo y la decisión se nota que fue sencilla: seguir a la siguiente letra del alfabeto.

En 1973, Unix fue reescrito en gran medida en C, un acontecimiento histórico porque demostró que un sistema operativo podía construirse con un lenguaje de alto nivel sin sacrificar rendimiento.

¿Hubo una A antes de B y C?

Tal y como se ha contado, la decisión del alfabeto no fue tomada como el primer paso durante el desarrollo de estos lenguajes. Es algo que se fue dando a medida que llegaron las evoluciones de los sistemas y el hardware.

No existió un lenguaje de programación llamado "A" dentro de una secuencia oficial. Si se busca un verdadero ancestro en esta línea evolutiva, el candidato más sólido es ALGOL (Algorithmic Language), surgido a finales de los años 50.

Aunque su nombre no fue elegido por la primera letra del abecedario, funcionó como la base conceptual de la que nacieron CPL, BCPL y, posteriormente, los lenguajes B y C.

¿Qué pasó con el lenguaje D?

A pesar de que no existió oficialmente una "A", la "D" si sucedió cuando Bjarne Stroustrup buscó expandir las capacidades de C añadiendo programación orientada a objetos durante los años 70.

Todos esperaban que esta nueva evolución fuera llamada con la siguiente letra del abecedario, pero en 1983, el desarrollador lo nombró como C++, que es el que actualmente se conoce en muchos infraestructuras que dependen de él.

Por lo visto, este título fue un ingenioso guiño al operador de incremento (++), mientras que era una buena opción para demostrar los avances de C.

Pero la historia no termina ahí, pues en 2001 Walter Bright sí creó el lenguaje D con el objetivo de corregir las limitaciones de C++ manteniendo su eficiencia de bajo nivel.

Por un tiempo tuvo una comunidad sólida, pero nunca llegó a consolidarse tan popular como lo hizo C++. Este es sin duda uno de los detalles informáticos poco conocidos que merecen estar en un museo de programación.

¿La IA va a sustituir a los humanos? Es una de las preguntas frecuentes entre los programadores, considerando que el sector de la informática es uno de los que más ha recibido cambios tras la llegada de los asistentes virtuales.

Sam Altman, CEO de OpenAI, se ha dejado de rodeos y comienza a "despedirse" de los desarrolladores, agradeciendo que hayan empezado con las bases hasta llegar a este punto de la tecnología.

Por un lado, es prometedor, pero por otro, también genera incertidumbre ante aquellos que todavía no saben qué pasará con los nuevos cambios en elos lenguajes de programación.

El “agradecimiento” de Sam Altman que suena a punto de inflexión

La automatización empresarial sigue escalando y los programadores siguen temiendo sobre el futuro de los proyectos que requieren códigos de lenguajes especializados.

Un buen prompt y puedes tener fragmentos estructurados de Python, Rust y otros ecosistemas en cuestión de segundos. En varias circunstancias, Altman ha resaltado lo que implica la IA para la programación.

En la mayoría parecen "advertencias" porque el sector laboral está cambiando de una manera inesperada. Parece que en este punto, ya no hay vuelta atrás y el CEO de OpenAI opta por comenzar a "despedirse" agradecidamente de aquellos que estuvieron desde los inicios de la programación hasta ahora.

“Estoy muy agradecido a las personas que escribieron software extremadamente complejo carácter por carácter. Ya parece difícil recordar cuánto esfuerzo realmente requirió. Gracias por llevarnos a este punto”.

La frase parece ser dirigida a lo complejo que era crear un proyecto desde cero antes de la llegada de la inteligencia artificial. Aunque por un lado es como un reconocimiento al trabajo histórico de los ingenieros, muchos también lo han tomado desde otra perspectiva.

En una interpretación mucho más profunda, cuando Altman habla de “este punto” y de que “ya parece difícil recordar” el esfuerzo, sugiere implícitamente que esa etapa de escribir código manualmente empieza a quedar atrás.

Considerando que en la actualidad ya es casi un requisito que trabajes con asistentes virtuales como GitHub Copilot, mayormente para las tareas básicas o aumentar la productividad (con supervisión), esta ventaja de generar un código completo en cuestión de segundos impacta fuertemente con los métodos tradicionales.

En otras palabras, se está redefiniendo el rol tradicional del programador y lo que hace unos pocos años era común, ahora está pasando a ser "anticuado" o al menos así es como se está viendo en la industria actual.

Por esto mismo es que parte de la comunidad interpreta el mensaje como una especie de “elogio fúnebre” para la profesión, una despedida simbólica de la era del código escrito a mano para darle paso a una nueva era tecnológica que millones ya veían venir.

El siguiente paso no está en escribir código, sino en aprender a usar la IA

Según Business Insider, en un evento reciente, Altman también afirmó que la IA podría funcionar como una utilidad básica, similar a la electricidad o el agua, que se consume y se paga según uso.

Si la inteligencia artificial se convierte en un servicio ubicuo, el valor no estará en escribir código desde cero, sino en saber cómo utilizar esa inteligencia para resolver problemas y no todo el mundo está preparado para ello.

Definir objetivos, supervisar resultados y ajustar procesos es una de las partes que más se van a tener en cuenta durante los próximos años, mientras que también va a ser necesario optar por especializaciones, ya que las tareas básicas probablemente sean absorbidas por los agentes de IA.

En fin, aunque el tono del mensaje del CEO de OpenAI pueda ser de agradecimiento, también funciona como marcador de transición hacia un nuevo mundo laboral.

Este es un lenguaje de consulta estructurado –Structured Query Language, de ahí sus siglas– que nació hace ya más de 50 años, durante la década de los 70, para solucionar un gran problema que tenían las máquinas, como era la búsqueda de información en un mar de datos.

Ante el gran crecimiento de los datos en ordenadores gigantes que seguían transformándose, Edgar F. Codd, un matemático de IBM, propuso un nuevo concepto, el modelo relacional, para que buscar fuera tan fácil como se hace en una tabla con filas y columnas.

Gracias a esta idea, Donald Chamberlin y Raymond Boyce crearon el lenguaje que permitiría llevar a cabo este modelo para la búsqueda; al ser un lenguaje declarativo, básicamente cualquier analista o programador solo tiene que buscar qué información necesita y no el método, algo que antes de SQL era obligatorio.

Pero con la explosión de datos de principio del siglo XXI, mayormente causadas por la aparición de redes sociales con una importante base de datos, SQL se llegó a quedar incluso corto, por lo que tuvo que aparecer NoSQL.

Aunque muchos dijeron que NoSQL acabaría con SQL, el tiempo ha demostrado que pueden convivir perfectamente, ya que algunos negocios siguen prefiriendo las bases de datos relacionales frente a las no relacionales (NoSQL).

La importancia de SQL para las grandes plataformas

Imagina que fueras un analista de datos y tuvieras que revisar algo entre la grandísima cantidad de datos de YouTube –perfiles de usuario, reproducciones en vídeos, listas de reproducción o metadatos–. Sin SQL, esta tarea sería prácticamente imposible.

En su caso concreto, aunque pasar a NoSQL habría sido una solución bastante óptima para gestionar todas sus bases, lo cierto es que sus ingenieros decidieron optar por un sistema relacional clásico, como es MySQL.

Pero para evitar los problemas derivados de gestionar –y tener que buscar– tantísimos datos, crearon una tecnología bautizada como Vitess, una especie de intermediario inteligente que es capaz de realizar e interpretar consultas SQL.

Tiempo después, la plataforma más importante de streaming de vídeo, optó por compartir el código de Vitess, por lo que otras muchas plataformas y organizaciones usan este mismo modelo, como Slack, Pinterest o GitHub, entre muchas otras.

El caso de Netflix es algo diferente, ya que cuenta con un motor conocido como Trino, que es capaz de analizar datos inmediatos –ese minuto exacto en el que paraste una serie– mediante sistemas NoSQL, como Cassandra, mientras que todos los datos menos "rápidos" se gestionan mediante la nube de Amazon.

A su vez, Netflix desarrolló el conocido Apache Iceberg, que funciona junto a Trino para gestionar las tablas de datos de la mejor manera posible: los analistas pueden con ello realizar consultas SQL sobre una cantidad ingente de datos. De ahí que su algoritmo de recomendación sea uno de los mejores.

Al igual que hizo Netflix, otras plataformas como Uber decidieron adaptar este tipo de lenguaje y de consulta para su propia infraestructura; como es entendible, pedir un transporte no es lo mismo que seleccionar una nueva serie o vídeo para pasar un rato.

Uber se enfrentaba al gran problema de que, ante una inconsistencia en los datos, el servicio no acabara cobrando al usuario o que, por el contrario, el pasajero acabara pagando 2 veces por el mismo trayecto, algo fatal para el negocio.

Al principio, Uber se encargó de diseñar Schemaless –que guardaba datos flexibles en MySQL–, pero tuvo que avanzar hacia Docstore ante la gran demanda global creciente, siendo capaz de procesar miles de millones de peticiones.

Esta es quizá una de las técnicas más avanzadas a nivel tecnológico para la gestión de estas bases de datos masivas, algo en lo que Uber ha hecho especial hincapié para conseguir que el servicio que ofrecen sea el mejor posible.

Aunque quizá saber cómo funciona una plataforma como Meta –Facebook, Instagram WhatsApp– sea el mejor ejemplo del gran presente y futuro de SQL, ya que gestionan bases de datos totalmente increíbles para cualquier persona normal.

La compañía de Mark Zuckerberg utiliza Presto, que está basado en las consultas en SQL, y permite que los analistas puedan realizar consultas en numerosos discos al mismo tiempo, en apenas unos segundos.

Curiosamente, está también respaldado por la Linux Foundation y es uno de los más potentes a nivel de gestión y consulta de datos de todos los tiempos, llegando a procesar en la escala de los exabytes –miles de petabytes–, lo que demuestra que SQL aún no ha encontrado su límite y continúa siendo el mejor lenguaje para realizar este tipo de tareas.

Y este potente lenguaje no se queda solo aquí, ya que también está representado por PostgreSQL en plataformas como Spotify, detrás de las listas como el descubrimiento semanal para los usuarios, una tecnología de las más aburridas, pero de las más robustas, en palabras de la propia plataforma de streaming de audio.

Si reservas algún viaje también durante este verano y has usado Airbnb, también esta usa MySQL para todas las reservas, además de los pagos dentro de la plataforma. SQL es tan básico en tal caso que, sin él, probablemente 2 personas podrían reservar el mismo alojamientos para fechas idénticas.

E incluso la todopoderosa Amazon usa SQL para sus servicios de almacenamiento en la nube, aunque con una base de datos NoSQL –conocida como DynamoDB– para tareas tan básicas como la velocidad en el proceso de compra.

Por todo esto, aunque SQL pueda resultar un lenguaje anticuado o "aburrido", quizá sea uno de los más fiables en todo el mundo. Con la capacidad de que las grandes firmas de la industria apuesten por él casi sin dudarlo.

Las decisiones del gigante de Redmond conllevan despidos masivos de hasta el 30% de la empresa encargada del sector de los videojuegos.

La nueva ronda de recortes que afecta directamente a Xbox (a pesar de que no se vincula directamente con la inteligencia artificial) y a varios de sus estudios más importantes, incluyendo a Bethesda, Double Fine, Ninja Theory, Obsidian Entertainment e Id Software.

Aunque la compañía no ha detallado públicamente todas las cifras por estudio, distintos informes y testimonios de desarrolladores comienzan a mostrar una perspectiva más amplia de lo que se conocía hace tan solo unos días.

Obsidian e Id Software son los estudios más golpeados por la reestructuración de Xbox

En vista de que Game Pass tiene cuatro millones de usuarios menos que hace dos años y que hay una crisis interna advertida por la propia CEO de Xbox, Asha Sharma, no parece que sea prudente hacer despidos masivos o al menos eso es lo que se ve a simple vista.

En realidad, Microsoft lleva un rato haciendo este tipo de cambios y es que en 2025 se registraron más de 9.000 despidos. ¿Qué pasará con el desarrollo de futuros videojuegos? Ahora hay una nueva oleada de aproximadamente 4.800 trabajadores que han quedado fuera del proyecto.

Esto implica que el talento especializado que durante años construyó algunas de las sagas más reconocidas del sector probablemente ya no esté completo y es lo que le preocupa a muchos jugadores.

Si la cantidad mencionada ya parecía demasiado, a medida que pasan los días se conocen más detalles sobre el efecto específico dentro de Xbox.

Según información publicada por Kotaku y recogida posteriormente por diversos medios especializados, entre 60 y 70 trabajadores de Obsidian Entertainment habrían sido "echados a la calle".

Los recortes afectarían a perfiles de diferentes áreas, incluyendo productores, artistas, diseñadores, programadores, especialistas de control de calidad y escritores.

Entre los nombres más destacados está el director de arte de The Outer Worlds y artista de personajes de Fallout: New Vegas, Daniel Alpert, quien ha confirmado su retiro del equipo después de trabajar más de dos décadas en diversos proyectos. Destacó el agradecimiento por el crecimiento de su carrera profesional y se despidió.

“Si bien este no fue el resultado que esperaba, no puedo evitar sentirme increíblemente agradecido por el tiempo que pasé allí. Obsidian no fue solo un lugar de trabajo, fue donde construí una carrera, formé amistades duraderas y tuve la oportunidad de trabajar junto a algunas de las personas más talentosas y apasionadas de la industria”.

A. K. Fedeau, diseñador narrativo de Obsidian, también señaló en LinkedIn: “Lamento mucho anunciar que fui uno de los desarrolladores afectados por los despidos de Obsidian hoy” y habló sobre su gran trayecto en el equipo con Avowed y Company of Heroes 3.

La lista lamentablemente no termina ahí porque Id Software (Doom y Quake) también ha recibido el golpe de los cambios. Scott Miller, fundador de 3D Realms, ha confirmado que “la mayoría, si no todos” los programadores del estudio habrían sido despedidos durante esta reestructuración.

Posteriormente, aclaró en redes sociales que la información recibida indicaba que una gran parte del equipo de desarrollo se encontraba entre los afectados por los recortes.

Aunque Microsoft no ha confirmado oficialmente esas cifras, otros testimonios como el de Jeff Gardiner, antiguo líder de proyecto en Bethesda Game Studios, revelan que la situación es más grande de lo que parece.

En su post, menciona que alrededor de 95 trabajadores perdieron el empleo en el equipo. Las declaraciones son reforzadas por el periodista Jason Schreier, quien dijo que tanto Id Software como ZeniMax Online Studios realizaron reducciones significativas.

Según Bloomberg, Bethesda planea priorizar franquicias como Fallout, The Elder Scrolls, Doom, Quake y Wolfenstein para mantener las series más fuertes de la compañía.

La salida de veteranos y equipos especializados ha generado incertidumbre entre los gamers. Sin embargo, es posible que pronto salga información por parte de la compañía para aclarar dudas sobre el futuro de Xbox.

Utilizar asistentes virtuales para generar código es cada vez más común, pero ¿hasta qué punto? La automatización con estos agentes se está volviendo crucial para las grandes empresas y en muchos trabajos es requisito saber cómo utilizar la IA para aportar a la productividad de los proyectos.

A pesar de que ya hay una adopción importante a nivel mundial y que en el futuro va a ser de lo más normal, muchos programadores siguen teniendo miedo sobre lo que le depara a los puestos de trabajo.

La verdadera pregunta que se están haciendo los expertos es: ¿qué significa ser programador en la era de la inteligencia artificial? La respuesta ha sido más impactante de lo que parece.

¿Es el fin del código como identidad profesional?

No es un cambio sencillo, pues la inteligencia artificial ha llegado para modificar un método de trabajo que llevaba años consolidándose. Ahora ya no se tiene que escribir todo el código desde cero y esa es una de las cosas que ha dicho ahora Sam Altman, el CEO de OpenAI.

Un grupo de expertos ha estado compartiendo su experiencia con respecto a esta nueva forma de trabajar. Uno de ellos es Adam Janes, ha destacado que lo más difícil de asimilar de todo esto es que ahora debe encargarse de otras cosas que normalmente no solía hacer antes de esta tecnología.

La forma en la que lo describe determina que la transición se está convirtiendo en un patrón creciente en el sector que está afectando tanto a empresas como a los propios trabajadores que deben llevar a cabo sus actividades en los proyectos

“En lugar de ello, dedica más tiempo a redactar especificaciones en inglés que describen lo que debería hacer un software. La IA expulsa el código. Lo revisa y lo perfecciona”.

Un claro ejemplo de esto es lo que ha sucedido con Spotify, donde se ha confirmado que los ingenieros más experimentados no han escrito "ni una sola línea de código" desde diciembre de 2025, según indica el propio codirector ejecutivo Gustav Söderström.

Esto corresponde a la manera en la que se ha realizado la transición de forma exponencial. Es decir, utilizar inteligencia artificial en programación ya se está convirtiendo en algo habitual.

¿Cómo no? En vez de programar manualmente y dedicar muchos minutos y horas, los desarrolladores involucrados solamente tienen que supervisar los sistemas de inteligencia artificial que generan o despliegan código de forma automática.

Por supuesto, también está el factor de evitar que haya alucinaciones o problemas en el proyecto que puedan afectar a largo plazo. "Es un gran cambio. Es real y está sucediendo rápidamente", mencionan desde el informe compartido por Business Insider. Esto está pasando en meses y no en años, y eso es justamente lo que es impresionante sobre este tipo de avances.

La IA significa un cambio irreversible que redefine el futuro del desarrollo

¿Por qué ya no hay vuelta atrás? Pues lo que marca un punto de inflexión en la industria es que ya no es lo mismo de antes. Janes explica que durante años, escribir código fue una habilidad central en los programadores.

No solamente era un requisito, sino que también era de prestigio y diferenciación. En efecto, esta época la describe como la era en la que sentía una "verdadera sensación de artesano".

Todo eso cambió y los desarrolladores deben enfrentarse a una nueva realidad. Adaptarse a lo nuevo es crucial, claro está. Sin embargo, esta transición ha sido realmente drástica para muchos.

Ahora, parece que la calidad de un programador no solamente se rige por su conocimiento ante los lenguajes como Python, Rust y demás, sino también por la manera en la que se definen las instrucciones en los asistentes virtuales, las estructuras de soluciones ante problemas y el uso correcto de estas nuevas herramientas.

Este cambio no es fácil de asimilar. Annie Vella, desarrolladora con una larga trayectoria, recuerda cómo empezó a programar desde niña y la satisfacción que le producía ver sus líneas de código cobrar vida. Hoy vive un conflicto claro.

Por un lado, reconoce que la IA le permite avanzar más rápido y resolver problemas complejos. Por otro, siente que algo se pierde: “La satisfacción proviene más de la fricción que ya no existe tanto”.

Al mismo tiempo, el psicólogo Mike Brooks explica que el esfuerzo y los desafíos son fundamentales para sentir propósito en el trabajo. “Evolucionamos para luchar por sobrevivir. Tenemos que tener desafíos”.

Cuando la inteligencia artificial elimina esa fricción y ofrece resultados casi instantáneos, la recompensa emocional disminuye. El trabajo se vuelve más eficiente, pero también menos intenso en términos de experiencia personal.

Aun así, el futuro no apunta a la desaparición del empleo en este sector, sino a una transformación que se irá dando con el pasar de los años.

Sea como sea, los lenguajes de programación han tenido que ir adaptándose poco a poco a este cambio y uno de los que se posiciona con mejor futuro es Python.

Sí, podrías hacer muchísimos cursos de este ecosistema, Rust o cualquier otro, pero los profesionales con años de experiencia en la industria recomiendan no solamente quedarse con estos estudios, sino ampliar los conocimientos a una nueva habilidad que es casi imprescindible.

¿Crees que la inteligencia artificial ha reemplazado tu empleo? Después de que conozcas la skill que deberías añadir a tu portafolio, dejarás de tener tanto miedo a la tecnología con la que puedes generar código desde cero con prompts.

El aprendizaje automático como extensión natural de Python

¿Has trabajado alguna vez con Python? Si lo has hecho, lo más probable es que hayas hecho uso de alguna de las bibliotecas populares como NumPy para la computación numérica en matrices o Pandas para la manipulación de datos en casi cualquier flujo de trabajo.

Así nunca las hayas implementado, seguro que has escuchado de ellas, y es que estas herramientas no solo son útiles, sino que forman el núcleo operativo del aprendizaje automático moderno.

Bibliotecas como scikit-learn ofrecen una API clara para aplicar algoritmos clásicos, mientras que PyTorch es uno de los frameworks más empleados en investigación y producción. Yendo más allá, Transformers de Hugging Face sirve para trabajar con modelos de lenguaje avanzados con pocas líneas de código.

Considerando esto, el mencionado ecosistema es buscado por su ventaja acumulativa difícil de replicar. La alta versatilidad que tiene y todo lo que brinda bajo un buen conocimiento es clave para seguir desarrollando los proyectos de los próximos años.

Por eso, Python es uno de los lenguajes de programación que dominan en 2026, pero no solamente eso. Con las habilidades adecuadas, podrías convertir tu perfil de programador en uno esencial para el futuro.

De hecho, BNO News comparte que los expertos recomiendan aprender aprendizaje automático junto a Python porque es el camino lógico. Se explica que desarrollar ambas habilidades (teoría y práctica) es crucial para lograr implementaciones de modelos reales (LLM) desde el principio.

La revolución de los modelos de lenguaje exige nuevas competencias en la industria

El auge de los modelos de lenguaje ha reforzado aún más esta relación. Si te interesa construir aplicaciones con inteligencia artificial, trabajarás casi siempre en Python.

LangChain o LlamaIndex están diseñadas específicamente para crear apps basadas en LLM y gestionar datos. A este nuevo ecosistema se le está conociendo como "Python-first" y se debe a que se desarrolla todo inicialmente en este lenguaje antes que en cualquier otro.

Esto incluye modelos de código abierto más relevantes, como Llama o Mistral. ¿Quieres estar al día en el sector de la programación? Entonces tienes que moverte dentro de este entorno y prepararte con conocimientos avanzados.

Hay especialistas que indican que agregar estas habilidades a tu repertorio también abre puertas a roles de alto nivel como científico de datos o ingeniero de machine learning, con mejores condiciones y mayor proyección.

En otras palabras, no te limites solo a aprender Python de forma aislada. Integra el aprendizaje automático y la práctica con herramientas reales en la misma formación. Eventualmente, dará sus frutos, más ante el crecimiento de los proyectos con inteligencia artificial.

Si hablamos de los mejores lenguajes de programación, sin duda te vas a conseguir este en la lista. La eficiencia y seguridad de esta opción están en la boca de todos, incluso ante el avance de la inteligencia artificial con la generación de código.

La comparación entre Rust vs C++ o Rust vs Java crece cada vez más con los hitos que alcanza dicho ecosistema y es uno de los que tiene más demanda en España. Pero, ¿cómo fue que Graydon Hoare lo creó? La idea surgió de una forma más peculiar de lo que imaginas.

El origen de Rust y su evolución desde un proyecto personal

La historia de Rust va más allá de simplemente sentarse frente a un ordenador a escribir código. En realidad, fue una idea que respondía a un problema cotidiano.

Graydon Hoare, desarrollador en Mozilla, se enfrentó a un fallo de software que dejó inutilizable el ascensor de su edificio, por lo que tenía que encontrar una manera de solucionar el incidente.

Esto hizo que pensara en la fiabilidad del software moderno, por lo que le llegó un pensamiento de iniciar un proyecto paralelo con el fin de crear una manera de hacerle frente a los errores críticos que tanto dolor de cabeza estaban dando en la época.

La mayoría de los problemas estaban vinculados a la gestión de memoria, por lo que en su portátil comenzó lo que le abrió un nuevo camino: una propuesta de código abierto que ahora es una de las más influyentes del sector de la informática.

Durante sus primeros años, Rust evolucionó bajo el paraguas de Mozilla, que impulsó su desarrollo con el objetivo de crear aplicaciones más seguras y rápidas.

Este apoyo permitió perfeccionar una de sus características como el sistema de propiedad de memoria para deshacerse de recolectores de basura, tal y como se indica en la documentación oficial.

En 2015, Rust alcanzó su primera versión estable que fue clave para una adopción masiva y expandirse como uno de los lenguajes más importantes.

La comunidad creció significativamente en unos pocos años y organismos como la Agencia de Seguridad Nacional de Estados Unidos incluyeron a Rust en sus recomendaciones de lenguajes seguros.

Este respaldo institucional, sumado al interés de gigantes tecnológicos, hizo que se posicionara con una reputación impecable al ser una herramienta confiable que está lista para los proyectos del futuro.

Qué hace especial a Rust frente a otros lenguajes de programación

Rust destaca principalmente por su enfoque en la seguridad de memoria sin sacrificar rendimiento, siendo una gran competencia para lenguajes como C y C++.

El riesgo de errores críticos es grande ante el uso de memoria, tanto que puede provocar vulnerabilidades o inestabilidades impredecibles. Con las reglas estrictas del proyecto de Hoare, se evita todo esto antes de ejecutar el programa, siendo un gran beneficio.

Eso sí, lenguajes como Java o C# resuelven estos problemas con recolectores de basura, pero a costa de mayor consumo de recursos. Por esto mismo es que Rust tiene un equilibrio único donde elimina mecanismos automáticos y mantiene el control de la eficiencia d ela memoria que siempre ha sido una molestia.

Empresas como Microsoft, Amazon y Dropbox han adoptado dicho ecosistema en diferentes áreas, desde servicios en la nube hasta herramientas internas.

Incluso Linux ha empezado a integrar Rust como lenguaje complementario en el kernel, lo que representa un cambio significativo en un entorno históricamente dominado por C.

Esto ya se ha discutido un montón de veces y se debe a que la inteligencia artificial generativa marca un punto de inflexión. Por eso la verdadera pregunta es: ¿está en riesgo el aprendizaje profundo de la programación? Al menos esta es la incógnita que plantea el profesor universitario experto en el tema, Craig McNeile.

Según comenta, el talento humano frente a los modelos del lenguaje es un tema delicado y por eso se ha vuelto una preocupación grande que los alumnos lleguen a depender demasiado de la IA para escribir código, ya que en el futuro podría convertirse en una verdadera limitación en cuanto a infraestructura.

Aprender a programar en la era de la automatización del código es un verdadero desafío, según McNeile

El uso de herramientas como ChatGPT o asistentes de código ha transformado la forma en la que se estudian diversas profesiones. Una de las más afectadas es el sector de la programación, pues las carreras de informática que requieren el aprendizaje de código están cambiando drásticamente.

¿Por qué? Debido a que con estos asistentes virtuales es posible generar fragmentos de código completo a partir de instrucciones en el lenguaje natural, la base que se aprende en las universidades o cursos parece que está quedando en el olvido.

Si bien esto ha reducido las barreras iniciales, acelera los procesos y mejora la motivación de los estudiantes, según McNeile, esta nueva facilidad plantea nuevos riesgos reales.

Desde el lenguaje ensamblador hasta Python, cada avance ha sido clave para simplificar el desarrollo de software, pero la programación no consiste solo en tener algo funcional, sino en comprender los conceptos de control, lógica algorítmica y resolución de problemas para prepararse adecuadamente ante los proyectos.

En efecto, es una perspectiva que da la mano con muchas otras opiniones de expertos, las cuales mencionan que el criterio, la supervisión y la manera de poder resolver los problemas que se presenten en las líneas son cruciales para no ser reemplazado.

¿Por qué una compañía querría algo que la IA ya puede hacer? Tu valor como profesional está en la especialidad y las habilidades, no en depender de un asistente virtual.

El especialista advierte que, si no pasas por el proceso de aprender desde cero a escribir programas, te pierdes de muchas cosas que seguro que van a ser fundamentales en el futuro.

Como ejemplo, alguien que solamente utiliza prompts al principio y no entiende de verdad cómo funciona el código, sea cual sea el lenguaje de programación, pierde la capacidad de interpretar, depurar y mejorar el código generado por IA.

Esta preocupación coincide con ideas clásicas de la ingeniería de software, como las expuestas por Frederick P. Brooks en su ensayo “No Silver Bullet”, donde sostiene que ninguna herramienta elimina por completo la complejidad del desarrollo.

A pesar de que la inteligencia artificial te ayuda en muchos puntos importantes, todavía cuenta con limitaciones e incluso para algunos es un problema porque se tiene que estar supervisando todo el tiempo para evitar las alucinaciones o incongruencias en la estructura.

En otras palabras, los asistentes virtuales como GitHub Copilot, Codex y otras plataformas similares son ideales como una ayuda para extender las habilidades y la velocidad en la que se trabaja, pero no un reemplazo completo de un proceso cognitivo de un desarrollador humano.

¿Qué pasa si la IA deja de ser accesible para los nuevos programadores?

Hoy en día hay demasiadas plataformas de IA que requieren grandes inversiones en infraestructura para mantener los modelos, además de un impresionante consumo energético y mantenimiento, cosa por la cual se está generando la crisis de memoria RAM y SSD.

El verdadero problema llegará cuando el acceso gratuito o asequible desaparezca. En un punto, puede que la obligación a pagar por funciones avanzadas o las limitaciones que se ponen en contextos educativos podría ser frustrante para aquellos estudiantes que ahora dependen de la IA para programar.

Según la UNESCO, McNeile se hace la pregunta: "¿qué pasaría si los estudiantes que han desarrollado sus habilidades con ayuda constante de IA pierden el acceso a estas herramientas?", pues lo más probable es que te encuentres con una base de conocimientos incompleta.

Al no poder valerse por sí mismos, cuando un sistema falle o la inteligencia artificial tenga algún problema, no podrán solucionar la situación.

Evidentemente, no se trata de rechazar por completo a los asistentes virtuales, sino de tener un enfoque equilibrado en la enseñanza. Mantener habilidades esenciales como la validación del código, pruebas de software y comprensión de algoritmos es lo más adecuado.

Tu desafío, como estudiante o profesional, es evitar la dependencia pasiva y emplear la IA solo para potenciar tus capacidades para tener verdaderos beneficios en el aprendizaje.

Aunque esta aplicación de Anthropic tiene alguna que otra limitación, como los diferentes planes de suscripción –que puede conllevar una gran inversión– o que solo se pueden utilizar los modelos de la compañía.

Esto restringe ya muchísimo las posibilidades, todo ello a pesar de que Claude Code es una de las herramientas más potentes para programación con la ayuda de la inteligencia artificial.

Afortunadamente, hay una alternativa que he probado y que creo que merece mucho la pena, ya que elimina todas las limitaciones que tiene Claude Code; además, es de código abierto y realmente fácil de usar, incluso para principiantes que estén comenzando en programación.

Esta aplicación se llama OpenCode y cuenta con todos los grandes modelos de lenguaje natural (LLM) que puedas imaginar, desde las versiones de pago de los más potentes hasta modelos gratuitos como DeepSeek o el propio de Xiaomi.

De tal forma, podrás tener lo mismo que en Claude Code, pero configurando la clave API de tus servicios favoritos, además de usar modelos gratuitos que no tienen nada que envidiar a otros superiores.

OpenCode, una herramienta bastante superior a Claude Code

Por decirlo de alguna manera, OpenCode es un Claude Code totalmente vitaminado, ya que no limita su aplicación a un modelo exclusivo, como Claude, sino que ofrece este y otros dentro de la misma interfaz, sin tener que andar cambiando entre LLM según la consulta.

Originalmente, fue una herramienta configurada para actuar en la terminal, pero ya ofrece la versión de escritorio en fase beta por si prefieres tener una interfaz gráfica. Creo que es lo más cómodo y, en mi caso, no ha presentado problemas.

En este mismo sentido, es prácticamente una de las opciones que mayor número de modelos gratuitos tiene, con los que son quizás los más conocidos, DeepSeek, el de Xiaomi y otros que pueden servir a alguien que esté comenzando.

Para un nivel más profesional, lo mejor es siempre optar por una suscripción, aunque puedes que este tipo de planes de pago no estén al alcance de todos los bolsillos; a pesar de ello, puedes encontrar claves API con planes gratuitos y añadirlos a OpenCode.

Tanto si quieres utilizarla desde la terminal como si prefieres probar la versión de escritorio, la que recomiendo, OpenCode está disponible desde este enlace y puedes revisar todo su código en su página oficial de GitHub.

Para este ejemplo, le he pedido directamente a la IA que me dé una idea para una aplicación web sencilla; la respuesta ha sido una app web que simplemente se dedica a encontrar ideas absurdas de startups, Startup Loca.

Lo más importante, en primer lugar, es crear una carpeta en tu escritorio o donde prefieras con el nombre de tu proyecto; en OpenCode, selecciona la opción de Abrir proyecto y elige esa carpeta.

Aquí ya te aparecerá la conversación, en la que puedes elegir el modelo que prefieras para tu tarea, además del modo: Plan para que la IA solo te explique lo que va a hacer y cómo, sin tocar tu código; y Build para que se apliquen realmente los cambios.

En el modo Build, en este caso con DeepSeek V4, le he pedido que cree esta app web, pero teniendo en cuenta que el diseño tiene que ser moderno, estilo cyberpunk, además de crear tres archivos estructurados en la raíz: index.html, style.css y app.js.

Como esta app es de temas absurdos de negocio para startups, también he pedido a OpenCode que en el archivo app.js incluya una lógica que cuente con 3 categorías independientes: problemas, soluciones y giro tecnológico.

Tras todo esto, el resultado ha sido la carpeta con el proyecto en menos de 2 minutos. Y al acceder al archivo index.html de tu carpeta de proyecto, podrás ver cómo está quedando en todo momento.

Como ves, en nada de tiempo puedes crear algo muy básico solo mediante lenguaje natural; ahora bien, esto te puede servir más bien para proyectos que hagas como hobbies o para revisar posteriormente el código que ha generado la IA.

Es prácticamente obligatorio si vas a publicar algo que tu proyecto sea lo más seguro posible, por lo que siempre conviene revisar apartados como la seguridad de la clave API y otras cuestiones que requieren de supervisión humana.

De cualquier forma, OpenCode es la prueba de que no solo pueden utilizar estas herramientas quienes cuenten con el último hardware, además de romper las barreras de un único proveedor en Claude Code.

Tanto si estás aprendiendo a programar como si eres profesional, o simplemente quieres pasar un rato probando, OpenCode es una de las mejores opciones.

Aunque los próximos años son inciertos con respecto a este tipo de situaciones con la tecnología actual, los expertos del Foro Económico Mundial piensan que sí hay posibilidad de que la inteligencia artificial sustituya a los profesionales de este ámbito.

Puedes aprender todo sobre Python, JavaScript, C++, Rust o cualquier otro lenguaje de programación y aun así estar en riesgo debido a lo rápido que se están facilitando los datos de entrenamiento de los modelos.

Ahora es fácil generar código con GitHub Copilot por ejemplo, pero no solo eso, sino también adentrarse en el machine learning. Cada vez es más sencillo encontrar los datos de entrenamiento y por eso es que los camioneros tienen más probabilidades de mantener su empleo.

La exposición a la IA no depende de la dificultad del trabajo

Una gran cantidad expertos han hablado del tema con respecto a la evolución de la inteligencia artificial y el verdadero impacto que está teniendo en el sector laboral.

En su mayoría, se dice que solo sobreviven aquellos que se adaptan mejor al funcionamiento de la mencionada tecnología, ya sea implementándola adecuadamente o especializándose en ciertos puntos de la profesión.

En este caso, Foro Económico Mundial ha publicado un informe junto a Accenture que suma a la investigación sobre la influencia de la IA en la actualidad. Según se explica, la exposición de un empleo a los asistentes virtuales no sigue una escala basada en la dificultad de las acciones.

¿Qué quiere decir esto? Pues antes se pensaba que todos los trabajos que fueran manuales o rutinarios iban a ser los primeros en desaparecer cuando ChatGPT, Gemini, Copilot y otros chatbots comenzaron a evolucionar.

La situación actual real es que las profesiones que están basadas en texto, documentación y procesos digitales son las que realmente están en el punto de mira de la tecnología. Una de ellas es la programación, que es la que últimamente ha estado ante una exposición mayor.

El documento Jobs of Tomorrow: Large Language Models and Jobs demuestra tras un análisis profundo que el factor más importante es la disponibilidad y la estructura de los datos que describen ese trabajo.

En el desarrollo de proyectos con código se suele generar información masiva que es reutilizable. Estos datos los puede analizar, imitar, modificar o mejorar un sistema entrenado, como se puede ver en Claude Code y otras herramientas de IA similares.

En cambio, para imitar a un camionero se requiere muchísimo más y no hay data de los movimientos exactos, presión, fuerza, conocimiento de giro automático del volante, tomar decisiones, visualizar escenarios distintos y otros aspectos que son complejos para estos asistentes.

Entonces, no importa si una tarea es compleja o requiere alta formación académica. Lo importante es si esa tarea deja un rastro digital claro.

Escribir código, redactar documentación o responder tickets técnicos resulta más accesible para una IA que interpretar un entorno físico cambiante.

La información existe, pero es costosa de recopilar, difícil de etiquetar y arriesgada de probar. De hecho, esta es la razón por la que también se le complica a los modelos crear videojuegos con perfección.

¿Qué hace que un empleo de verdad sea automatizable?

Durante décadas, los desarrolladores han generado un ecosistema abierto de conocimiento. Repositorios públicos, documentación, foros técnicos y sistemas de control de versiones han creado un archivo masivo de decisiones humanas.

Gracias a esto, todo lo que se ha almacenado durante tanto tiempo ha servido para entrenar la inteligencia artificial y perfeccionar sus capacidades alrededor de la programación.

Codex de OpenAI es un buen ejemplo de ello, ya que fue entrenado con millones de líneas de código público. Como resultado, ahora sabe cómo corregir errores, sugerir soluciones en múltiples lenguajes y hacer mejoras.

Además, este parece ser solo el comienzo porque el aprendizaje automático sigue acelerandose. Al final, el valor de tu perfil profesional no depende solo de los conocimientos técnicos que hayas obtenido hasta ahora, sino también de si el trabajo que haces es apto para ser replicado ante patrones repetitivos aprendidos por la IA.

Hasta los estudiantes están utilizando asistentes de código para automatizar tareas repetitivas y aumentar la productividad, pero están dejando lo más importante a un lado: el conocimiento base que te hace un verdadero profesional.

Bindu Reddy, la CEO de Abacus AI, ha advertido sobre cómo el vibe coding está haciendo que los desarrolladores pierdan habilidades básicas y son graves noticias para el futuro próximo de la industria informática.

La advertencia de Bindu Reddy: productividad vs. habilidades fundamentales

Como una de las voces más influyentes en el desarrollo de agentes de inteligencia artificial, no dice cosas a la ligera. En este caso, ha tocado un tema que es controversial y crucial para el futuro de la informática.

Principalmente se trata de la pérdida progresiva de habilidades esenciales en los desarrolladores, un proceso que se está llevando a cabo debido al uso intensivo de herramientas de IA.

Todo comenzó con una publicación en X donde afirmó que, en entrevistas técnicas, su equipo se encuentra cada vez más con candidatos que han “perdido completamente el contacto con la codificación”.

La perspectiva que comparte no es ir rotundamente en contra de los asistentes virtuales, por obvias razones, pero sí que destaca lo que podría convertirse en una amenaza para el sector y es la "dependencia excesiva".

Teniendo la ventaja de generar código, optimizar funciones y resolver errores a través de indicaciones sencillas, es fácil que se vuelva una parte esencial del día, sobre todo cuando realiza estos procesos en cuestión de segundos.

Aunque esto sirve para una mejora inmediata de la productividad, también significa un debilitamiento progresivo de las bases técnicas porque esto va más allá del movimiento individual.

Lo que la especialista plantea es que hay un riesgo a largo plazo y todavía no hay una respuesta para la pregunta "¿quién va a arreglarlo si la IA lo rompe todo?".

Esta es una reflexión que se hacen muchos expertos porque los sistemas automatizados generan errores complejos. Esto pasa a convertirse en un inconveniente que es incluso más grande.

La situación recuerda un poco a lo que ha hablado Linus Torvalds sobre la dependencia de los asistentes virtuales como GitHub Copilot, ya que la base sólida de criterio y resolución de problemas se está perdiendo.

¿Quién arreglará el código cuando la IA falle?

No solamente Reddy, muchos otros especialistas coinciden con la misma perspectiva, pues la dependencia excesiva de inteligencia artificial es lo que causa que las habilidades básicas como escritura manual de código, el análisis lógico o la depuración de errores se pierdan entre los estudiantes e incluso profesionales.

Por otro lado, hay que tener en cuenta que es parte de un proceso que es una realidad. Adaptarse está bien, pero ¿qué pasaría si a los profesionales que no tienen los conocimientos adecuados les quitan la IA? Además, si este sistema se daña o cae, ¿quién va a arreglarlo en el futuro? Sin saber lo de primer nivel y tener criterio, es muy difícil resolver los verdaderos inconvenientes.

Un estudio de Anthropic muestra que los desarrolladores que utilizan asistencia de IA pueden obtener resultados más rápidos, pero presentan una reducción significativa en la comprensión del código.

Por ejemplo, los participantes que usaron IA obtuvieron puntuaciones un 17% más bajas en pruebas de conocimiento inmediato.

Mejorar el rendimiento y reducir el tiempo de aprendizaje es posible con los chatbots, aunque siempre que se integren con estrategias pedagógicas adecuadas.

En otras palabras, la clave no está en evitar la IA, sino en usarla sin sustituir el pensamiento crítico ni la comprensión profunda. Al final, la programación no desaparece, pero sí se transforma.

Ahora es el turno de esta segunda versión, una segunda parte que mejora las funciones de la primera y en la que se añaden otras tantas, como un cambio en Safari, mejora en la aplicación de Fotos o en la cámara y mucho más.

Yendo al grano, entre los cambios más importantes que trae esta nueva versión, resalta por encima del resto una corrección de fallos en su navegador.

Por ejemplo, se ha solucionado un error en Safari que bloqueaba la barra de navegación y obligaba a cerrar la aplicación para poder hacer una nueva búsqueda en Google. También se ha arreglado el fallo al recortar las capturas de pantalla y se ha eliminado un aviso fantasma en el menú de ajustes que ralentizaba el móvil.

Por otro lado, Apple ha metido un nuevo botón llamado Escribir con Siri justo encima del teclado en aplicaciones como Notas, Mail o Mensajes.

Esto permite usar las funciones de redacción asistida sin necesidad de seleccionar el texto primero. Eso sí, estas opciones de inteligencia artificial siguen bloqueadas para los usuarios de la Unión Europea.

También se está mejorando la comunicación con los usuarios que no tienen un iPhone. El sistema de mensajes RCS, que sirve para hablar con dispositivos Android, se ha mejorado y, a partir de ahora, ya se puede responder a textos específicos dentro de una conversación compartida, igual que se hace en iMessage o WhatsApp.

En cuanto a la amada fotografía del iPhone, se ha podido saber que las herramientas de edición automática por inteligencia artificial ya son compatibles con el formato RAW.

Por otro lado, la propia app de Cámara vendrá con una especie de chivato visual, un pequeño indicador amarillo que se enciende en la pantalla cuando el usuario tiene activo algún ajuste manual activado.

Para terminar, Apple ha confirmado que la aplicación AirPort Utility, que servía para gestionar los antiguos routers de la marca, dejará de estar disponible para descarga en los móviles que actualicen a iOS 27. Eso sí, se avecinan mejoras en el sistema HomeKit, y parece que se ha solucionado el problema que bloqueaba tras la primera actualización las bombillas inteligentes de marcas como Philips Hue.

¿Cuándo sale la beta pública de iOS 27 y cómo afectará a los usuarios del iPhone 18 Pro?

Aunque ya comentado, y siguiendo el calendario oficial de Apple, la versión final y estable de esta versión del sistema operativo, ya totalmente finalizado y listo para usar, llegará en septiembre de este año, coincidiendo con el lanzamiento en tiendas de la nueva familia iPhone 18 Pro.

Sin embargo, para los usuarios que no quieren esperar hasta el final del verano, la beta pública se lanzará a mediados de julio, margen suficiente para que los desarrolladores encuentren los fallos más graves antes de que el público lo instale en su móvil. Si eres desarrollador, ya puedes descargarla desde Ajustes, General, Actualización de software.

En la actualidad, el kernel de Linux cuenta con aproximadamente 36 millones de líneas de código escritas en el lenguaje de programación C, uno de los más potentes, pero que acumula muchísimos problemas de gestión de memoria, lo que se traduce en una media de 13 vulnerabilidades diarias.

Precisamente, durante la Rust Weekend, la mayor conferencia de Rust en el mundo, Greg Kroah-Hartman, uno de los desarrolladores más importantes del kernel de Linux, ha avisado de que el lenguaje Rust será el que "nos va a salvar".

En comparación, las líneas de código escritas en el kernel de Linux en Rust superan ligeramente las 100.000, por lo que es una afirmación realmente importante, sobre todo para conseguir que el software sea seguro, en un mundo en el que cada vez hay más hardware malicioso.

"La mayoría de los errores en el kernel son cosas pequeñas y menores. No se comprueban las condiciones de error, se olvidan los bloqueos, la memoria no liberada se filtra y las vulnerabilidades se van acumulando con el tiempo", ha explicado Greg. "Hacen que el kernel falle. Con esto es con lo que vivimos en C. Por eso no nos gusta".

Al igual que el kernel ha evolucionado con el tiempo, este desarrollador también ha asegurado que Rust continuará desarrollándose junto a él, a pesar de que en algunos subsistemas su aplicación se relega a los nuevos controladores gráficos.

No obstante, en un par de años se podrá ver precisamente la evolución de Rust en Linux.

"Rust va a evolucionar en el kernel con el tiempo [...]. Con el tiempo, hemos alcanzado un punto crítico en el que se pueden escribir controladores realmente buenos para todos los diferentes tipos de subsistemas en Rust y Linux. Creo que en los próximos 2 años veréis esto".

La gran ventaja de Rust respecto a C es que los desarrolladores tiene que recordar siempre liberar la memoria de forma manual en este último, mientras que Rust es más estricto y no deja ningún cabo suelto.

A pesar de que las líneas de código aún son una ínfima parte del kernel de Linux, se espera que Rust continúe ampliando la seguridad de este; para Greg, a pesar de que el año pasado aseguraron que habían terminado el experimento con este lenguaje, es algo totalmente real y que ya se puede palpar.

"Los mantenedores del kernel de Linux nos reunimos cada año y hablamos de cómo van los procesos. El año pasado dijimos que el experimento de Rust ha terminado. No es un experimento. Esto es real", ha añadido el desarrollador. "Han demostrado y hecho el trabajo necesario para hacer de Rust un lenguaje viable en el kernel, y vamos a hacer que esto se mantenga. Vayamos a toda velocidad".

Con la integración de la inteligencia artificial para generar código con texto, como ChatGPT o Claude, la industria está cambiando drásticamente. Si bien significa que hay una probabilidad de que muchos programadores se queden sin trabajo, también abre las puertas a una nueva era llena de oportunidades y mayor productividad.

La implementación de estas herramientas en el mencionado lenguaje de programación probablemente haya sido una de las razones por la que ha aumentado su popularidad durante el pasado 2025, al igual que su facilidad de uso y los numerosos proyectos para los que sirve.

Lo impresionante de esto es que desde 2001 no se había visto una participación tan grande en la industria y Python ha logrado un hito que lleva un cuarto de siglo sin ser alcanzado.

El índice de participación en Python durante los últimos meses ha sido uno de los más altos en años

Como es de costumbre, el famoso lenguaje de la serpiente ha aparecido en el índice TIOBE como uno de los lenguajes de programación más usados en la actualidad (mayo 2025). Sin embargo, esta ocasión es especial porque ha sumado un récord que llevaba mucho tiempo sin ser alcanzado.

Para ser más específicos, Python se ha impulsado hasta un 25,35% de participación, algo que no se veía desde 2001, cuando Java lo logró. En ese entonces, la industria de la programación estaba en pleno crecimiento y no había tanta competencia como ahora, lo cual hace que esto sea mucho más sorprendente.

Tal y como se puede apreciar en las estadísticas, se mantenía muy por debajo de otras como C y Java, pero estas han ido disminuyendo con el tiempo y en 2018 empezó el verdadero crecimiento de Python, siendo su subida más notable desde 2024 hasta 2025 en un pico casi igual que el más usado de hace 24 años.

El aumento de este entorno ha sido del 9,02% con respecto al pasado año que, en comparación con otras que quedan atrás por menos del 1,10%, es increíble. Desde abril, incrementó su cifra a un 2,2% más y la diferencia con el segundo lugar es de más de 15%, ya que C++ le sigue el paso con tan solo 9,94% y después C con 9,71%.

No se ve a Java hasta el cuarto lugar, donde muestra solo un crecimiento de 0,62% con un 9,31% total, mientras que C# va en caída con 4,22%. Por su parte, JavaScript se posiciona en la sexta posición con solo 3,68%.

Este récord se le atribuye al número uno porque con el tiempo ha mejorado para volverse un lenguaje sencillo, versátil y que no deja de evolucionar. Gracias a esto, es capaz de acoplar a diversos formatos, proyectos, herramientas y tiene compatibilidad extensa. Además, es uno de los entornos más recomendados para el uso de la inteligencia artificial.

¿Vale la pena estudiar Python con el crecimiento de la IA?

Por lo visto, el próximo gran paso de la industria es la integración de la IA para crear, corregir o editar código con prompts, pero eso no quiere decir que se dependerá únicamente de ella. Sam Altman está seguro de que habrá un cambio importante en los trabajos de los programadores, pero la idea es que sirva como una herramienta para ser más eficientes.

Entender cómo funciona el código, resolver problemas específicos y tener pensamiento crítico son algunas de las cosas fundamentales que se mantendrán por muy avanzada que sea la inteligencia artificial.

Esto quiere decir, que estudiar Python a fondo sigue siendo necesario y experimentar con nuevos lenguajes para desarrollar habilidades adicionales va a ser requerido en muchas empresas. Así que sí, hay que seguir mejorando a pesar de que con los años se vuelva más común el uso de los chatbots en los proyectos de código.

Un desarrollador de Nueva Zelanda llamado Paul, descubrió una vulnerabilidad en el autoupdater de AMD que permite un ataque tipo “Hombre en el medio”, con el que es posible colar malware en un PC, o espiar.

Según el programa de recompensas de AMD, le correspondería una recompensa de 10.000 dólares. Pero AMD se la negó, alegando que el Autoupdater en un sofware secundario, y que este ataque de “Hombre en el medio” no entra en las recompensas porque exige manipular físicamente el ordenador de la víctima. Es decir, no se puede hacer en remoto. Sin embargo, sigue siendo un bug grave que permite hackear un ordenador. ¿Hay bugs graves de primera y segunda categoría? Todo se volvió aún más extraño.

Un programa de recompensas de AMD, sin recompensas

Un ataque de "Hombre en el medio" quiere decir que el hacker intercepta la comunicación entre dos ordenadores o conexiones, para robar datos, o manipularla. Imagina que le envías una carta a un amigo, pero el cartero la intercepta, la lee, la modifica, y vuelve a cerrar la carta para que el receptor no se entere. Eso es un ataque tipo Hombre en el medio.

En informática, es un hackeo grave. Pero AMD rechazó incluso revisar el bug, alegando que estaba fuera del programa de recompensas. Así que Paul detalló la vulnerabilidad en su blog, y lo publicó en Hacker News. A los dos días, AMD volvió a contactarle, comentándole que revisarían el bug. Le pidió al desarrollador quitar el fallo de su blog, alegando que vulnera las reglas del programa de recompensas. Pese a seguir diciendo que no tenía derecho a recompensa. ¿En qué quedamos?

Según Paul, el bug era tan sencillo de arreglar como añadir la “s” a dos direcciones web, para protegerlas con https. Se tarda segundos en arreglarlo. AMD tardó 124 días. Y no lo hizo muy bien.

Al parecer, el parche no funciona si lo aplicas con el software viejo instalado. Para que sea efectivo, tienes que desinstalar por completo el software Auto Update de AMD que actualiza automáticamente los drivers de la tarjeta gráfica, procesador, etc., descargar la última versión, e instalarla desde cero.

En el documento del bug, AMD le otorga una peligrosidad de 7,7 sobre 10, pero parece que eso no es suficiente para pagar una recompensa. Eso sí, en el documento agradece a Paul su aportación…

“Hasta ahora, por las vulnerabilidades que he notificado a Google, Asus, AMD, TP-Link, MSI (y otras empresas), he recibido un total de cero dólares”, se lamenta este desarrollador. Hablamos de algunas de las compañías más ricas del mundo, cuyo prestigio y negocio depende de que su software sea seguro.

Este principio resume la esencia de la ingeniería práctica: las ideas importan, pero la ejecución valida. Si sueles investigar sobre programación, software libre, productividad en desarrollo o cultura DevOps, seguramente has encontrado este concepto una y otra vez como una referencia obligatoria.

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¿Sigue siendo válida esa filosofía en un mundo donde el código puede generarse en segundos? Este artículo conecta esa máxima histórica con la nueva realidad del software, una donde el valor ya no está solo en escribir código, sino en comprenderlo y dirigirlo.

De escribir a dirigir software: el cambio radical en la ingeniería moderna

Cuando Torvalds lanzó su famosa frase, el desarrollo de software era un proceso profundamente artesanal. Crear sistemas complejos implicaba largas horas de codificación manual, pruebas constantes y decisiones arquitectónicas que podían cambiar el rumbo de un proyecto en cualquier momento. En ese contexto, decir que “hablar es barato” era casi una advertencia: cualquiera podía imaginar soluciones, pero pocos podían implementarlas correctamente.

El propio ecosistema Linux es un ejemplo de esa filosofía. Desde sus inicios en 1991, el kernel ha sido desarrollado por miles de colaboradores bajo el modelo de software libre y de código abierto (FOSS), donde la evidencia del progreso siempre es tangible: commits, parches y código funcional. Según la Linux Foundation, este enfoque colaborativo ha sido clave para construir una de las infraestructuras más importantes del mundo digital. Aquí no hay espacio para la especulación: todo debe demostrarse.

Durante décadas, el código fue un recurso limitado. Incluso desarrollar unas pocas miles de líneas de calidad requería experiencia, disciplina y tiempo. La complejidad técnica era alta, y el coste de experimentar también. Muchas ideas nunca se ejecutaban, no porque fueran malas, sino porque no había suficiente tiempo ni recursos. Como desarrollador, vivías condicionado por tus límites cognitivos, físicos y organizativos.

Este reality construyó una cultura clara: el valor estaba en el esfuerzo visible. Un repositorio bien organizado, con documentación clara y contribuciones consistentes, indicaba calidad. También reflejaba algo más importante: la inversión humana detrás del software. En ese mundo, “mostrar el código” significaba demostrar compromiso, capacidad y responsabilidad.

El giro provocado por la IA: cuando el código deja de ser escaso

La llegada de herramientas basadas en inteligencia artificial, especialmente los modelos de lenguaje para programación (LLM), ha redefinido completamente este escenario. Hoy puedes generar funciones complejas, documentar proyectos enteros o incluso diseñar arquitecturas completas en minutos.

Plataformas como GitHub Copilot ejemplifican este cambio, ofreciendo asistencia en tiempo real para escribir código y reducir el esfuerzo manual.

Aquí es donde aparece una paradoja clave: si el código ya no es difícil de producir, entonces deja de ser el principal indicador de valor. Puedes obtener miles de líneas bien estructuradas sin haberlas escrito directamente.

Esto transforma la afirmación original de Torvalds en algo más profundo: ya no basta con mostrar código, ahora necesitas demostrar que lo entiendes.

En este nuevo contexto, la calidad se vuelve más difícil de evaluar. Elementos tradicionales como documentación extensa, comentarios bien escritos o estructuras limpias pueden generarse automáticamente. Ya no sirven como pruebas inequívocas del esfuerzo humano. Como resultado, entran en juego nuevas variables:

La procedencia del software El criterio detrás de las decisiones técnicas La capacidad de mantener y evolucionar el sistema La responsabilidad sobre posibles fallos

Esto también impacta el mundo del software libre. Si cada persona puede generar herramientas a medida sin colaborar, el incentivo para contribuir disminuye.

Sin embargo, organizaciones como la Open Source Initiative destacan que la gobernanza y la confianza seguirán siendo pilares fundamentales del ecosistema. En otras palabras, el valor se desplaza del código al contexto.

A nivel práctico, tu forma de trabajar también cambia. Antes, programar implicaba escribir línea por línea. Ahora, pasa a ser un proceso donde defines problemas, iteras soluciones y supervisas resultados generados. Se vuelve más cierto que nunca el viejo adagio: programar es 90% pensar y 10% escribir. La diferencia es que ahora ese 10% puede ejecutarlo una máquina.